赤外線の弱小目標画像における目標信号強度の低さ、サイズの小ささ、ノイズに対する影響を受けやすいこと、および背景雑波の複雑さといった問題に対し、本論文では新型の形態学的Top-hat演算子と小波変換を組み合わせた赤外線弱小目標検出手法を提案する。まず、改良された形態学的フィルタリングを用いて赤外線画像の初期背景抑制を行い、雲、地形の起伏および局所的な強い雑波が目標検出に及ぼす干渉を低減する。次に、前処理済み画像に対して小波分解を実施し、低周波成分に対して局所勾配および局所強度アルゴリズムを用いて背景抑制と目標強調を行い、3つの高周波成分を加算して目標点の特徴情報をさらに強化する。強化された高周波情報と低周波情報を融合させ、多スケールかつ多周波数帯域の共同強調を実現する。最後に、適応的な閾値セグメンテーション法により赤外線弱小目標を抽出する。実験結果は、提案手法が信号対雑音比増加（SCRG）において最適値を達成し、背景抑制係数（BSF）ではPTCTVアルゴリズムに次ぐ性能を示し、全体的に他の比較手法を上回る性能を持つことを示した。Seq6ではSCRGおよびBSFがそれぞれ14.16および82.49であった。ROC曲線において、本手法はSeq3、Seq5、Seq6でいずれも95%を超える性能を示し、本アルゴリズムが複雑なシーンにおいて背景とノイズを効果的に抑制でき、高い安定性と頑健性を持つことを十分に検証した。

赤外線弱小目標検出;背景抑制;小波変換;局所勾配および局所強度;適応的閾値セグメンテーション