Face aux problèmes rencontrés dans les images infrarouges de petites cibles faibles tels que la faible intensité du signal cible, la petite taille, la sensibilité au bruit et la complexité du brouillage d’arrière-plan, cet article propose une méthode de détection des petites cibles faibles infrarouges combinant le nouvel opérateur top-hat morphologique et la transformation en ondelettes. Tout d’abord, un filtrage morphologique amélioré est utilisé pour une suppression préliminaire de l’arrière-plan de l’image infrarouge afin de réduire l’interférence des nuages, du relief du terrain et des brouillages locaux forts sur la détection des cibles. Ensuite, l’image prétraitée est décomposée par ondelettes, et pour les composantes basse fréquence, un algorithme de gradient local et d’intensité locale est utilisé pour la suppression de l’arrière-plan et l’amélioration des cibles, tandis que les trois composantes haute fréquence sont additionnées pour renforcer davantage les caractéristiques des points cibles, puis les informations haute fréquence renforcées sont fusionnées avec les basses fréquences pour réaliser un renforcement conjoint multi-échelles et multi-domaines fréquentiels. Enfin, les petites cibles faibles infrarouges sont extraites par une méthode de segmentation par seuil adaptatif. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée atteint un gain optimal du rapport signal sur bruit (SCRG), et se classe deuxième en coefficient de suppression du fond (BSF) après l’algorithme PTCTV, avec des performances globales supérieures aux autres méthodes comparées. Sur la séquence Seq6, SCRG et BSF sont respectivement de 14,16 et 82,49. Dans la courbe ROC, la méthode proposée dépasse 95% de performance sur les séquences Seq3, Seq5 et Seq6, démontrant pleinement que cet algorithme peut efficacement supprimer le bruit et le fond dans des scènes complexes, avec une bonne stabilité et robustesse.

Détection des petites cibles faibles infrarouges; suppression de fond; transformation en ondelettes; gradient local et intensité locale; segmentation par seuil adaptatif