【摘要】：小目标红外图像一般由目标、背景和噪声三部分组成。依据国际光学工程协会的小目标定义，小目标的成像尺寸一般小于80 个像素，即小于256 ×256 的0.12%，因而目标没有尺寸、形状和纹理等特征，但其在灰度值、频率和相关性等方面与背景、噪声存在差异。小目标红外图像处理方法的核心思想是利用目标与背景、噪声之间的差异，构建合的适滤波算子抑制背景、增强目标。
小目标红外图像一般由目标、背景和噪声三部分组成。依据国际光学工程协会(Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers)的小目标定义，小目标的成像尺寸一般小于80 个像素，即小于256 ×256 的0.12%，因而目标没有尺寸、形状和纹理等特征，但其在灰度值、频率和相关性等方面与背景、噪声存在差异。小目标红外图像处理方法的核心思想是利用目标与背景、噪声之间的差异，构建合的适滤波算子抑制背景、增强目标。一幅包含小目标的红外图像I(x，y)可以描述为:
其中，(x，y)表示像素点的坐标，Itarget(x，y)、Iback(x，y)和n(x，y)分别表示红外图像的目标、背景和噪声。背景fback(x，y)一般是空间相关性较强的低频信号，是一种缓慢变换且非平稳的二维随机过程;噪声n(x，y)一般理解为零均值的高斯白噪声，且与目标同处于图像的高频部分。
在上述红外图像模型下，图像的信噪比(Signal-to-Noise Ratio，SNR)可以定义为［149］:(www.xing528.com)
其中，Imax、Imean和σ 分别表示图像窗口内像素的最大灰度值、灰度均值以及灰度均方差。
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