摘要:针对传统基于人类视觉系统的检测方法在复杂背景下容易造成检测虚警的问题,提出一种基于双层局部对比度的红外弱小目标检测方法.首先,通过双层对角灰度差对比度分析

LCM(局部对比度).zip 局部对比度算法进行背景抑制 MATLAB源码

在红外（IR）图像序列中检测小目标是红外制导系统中的一项重要任务。 复杂背景的杂物通常会淹没小目标，从而使检测变得困难。 在复杂背景下实现高检测率和低误报率是一个主要问题。 我们提出了一种使用我们新的均匀性加权局部对比度测量（HWLCM）的红外小目标检测方法。 受人类视觉系统（HVS）确定显着性特征的能力启发，我们实现了使用中心和周围区域的局部对比特征以及周围区域的加权同质性特征来增强目标，同时抑制复杂区域的方法。背景。 我们的方法将每个图像分为带有滑动窗口的块，并为其计算HWLCM。 HWLCM可以增强实际目标并同时抑制干扰。 我们将自适应阈值应用于目标区域提取以进一步优化结果。 我们的实验结果表明，我们提出的方法比六种可比方法更有效，特别是在信号杂波增益（SCRG）和背景抑制因子（BSF）指标方面。

基于局部对比度增强的CLAHE算法 --直方图增强

【图像增强】基于局部对比度增强的CLAHE算法 --直方图增强.md

多尺度局部对比度红外弱小目标检测

2021年IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS 期刊最新的红外弱小目标检测论文《Robust Infrared Small Target Detection via Multidirectional Derivative-Based Weighted Contrast Measure》的论文原文和源代码。希望对各位有所帮助。