何邦盛，王忠華

基于結(jié)構(gòu)張量篩選和局部對比度分析的空中紅外小目標(biāo)檢測算法

何邦盛，王忠華

（南昌航空大學(xué) 信息工程學(xué)院，江西 南昌 330063）

針對復(fù)雜云層背景下紅外小目標(biāo)檢測的虛警現(xiàn)象和實(shí)時(shí)性要求，提出一種基于結(jié)構(gòu)張量篩選和局部對比度分析的新算法。結(jié)合目標(biāo)區(qū)域結(jié)構(gòu)張量最大特征值大于其他背景區(qū)域結(jié)構(gòu)張量最大特征值的特點(diǎn)，濾除大部分非目標(biāo)區(qū)域，保留少量可疑區(qū)域，再對可疑區(qū)域進(jìn)行局部對比度計(jì)算，能夠增強(qiáng)目標(biāo)、抑制殘留背景，并有效減少計(jì)算量。算法步驟如下：首先，在滑動(dòng)窗口捕獲的局部圖像區(qū)域內(nèi)構(gòu)建結(jié)構(gòu)張量矩陣，將最大特征值大于特定閾值的區(qū)域標(biāo)記為可疑區(qū)域；然后，對可疑區(qū)域進(jìn)行比差聯(lián)合型局部對比度計(jì)算，生成顯著度圖；最后，利用自適應(yīng)閾值分割實(shí)現(xiàn)小目標(biāo)的分離。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該算法在復(fù)雜云層背景下具有更高的檢測率、更低的虛警率以及更少的運(yùn)行時(shí)間。

紅外小目標(biāo)檢測；可疑區(qū)域篩選；結(jié)構(gòu)張量；局部對比度

0 引言

隨著紅外成像設(shè)備性能的提高，紅外檢測系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于防空探測、精確制導(dǎo)、紅外預(yù)警和防災(zāi)搜救等領(lǐng)域[1]。紅外檢測系統(tǒng)具有抗干擾能力強(qiáng)、隱蔽性高、全天候工作等優(yōu)點(diǎn)[2]。然而，由于成像距離遠(yuǎn)，目標(biāo)在紅外圖像中只占據(jù)少量像素，強(qiáng)度弱，且沒有明顯的結(jié)構(gòu)和紋理信息[3]。另一方面，紅外圖像的背景很復(fù)雜，包括高強(qiáng)度的云層、云層邊緣和強(qiáng)雜波等。紅外小目標(biāo)的對比度較弱，很容易被這些復(fù)雜的背景淹沒，在檢測時(shí)造成較高的虛警率[4]。因此，在復(fù)雜云層背景干擾下精確地識別小目標(biāo)仍是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題[5]。

紅外小目標(biāo)檢測算法主要包括兩類：單幀檢測算法和多幀檢測算法[6]。多幀檢測算法需要聯(lián)合多幀圖像信息來檢測目標(biāo)，結(jié)構(gòu)復(fù)雜、計(jì)算量大、運(yùn)行時(shí)間長；而單幀算法只利用單幀圖像信息檢測目標(biāo)，計(jì)算量小，運(yùn)行速度快[7]。因而，單幀算法被廣泛應(yīng)用，本文算法也屬于單幀檢測算法。傳統(tǒng)的單幀紅外小目標(biāo)檢測算法大多是通過濾波方法來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測的，如自適應(yīng)頻域?yàn)V波[8]、形態(tài)學(xué)Top_hat濾波[9]、最大均值和最大中值濾波[10]等。這些方法的原理簡單、檢測速度相對較快，但用于檢測復(fù)雜背景中的小目標(biāo)時(shí)，容易產(chǎn)生較高的虛警率。

近年來，人類視覺系統(tǒng)的局部對比度特性引起了研究者的關(guān)注?；诰植繉Ρ榷鹊募t外小目標(biāo)檢測算法主要分為兩類；多尺度局部對比度算法和單尺度局部對比度算法。多尺度局部對比度算法有Local Contrast Method （LCM）[11]、Multi-scale Local Contrast and Multi-scale Gradient Coherence Method （MLCMGCM）[12]、Multiscale Patch-based Contrast Measure （MPCM）[13]、Local Segment Contrast Measure （LSCM）[14]等等。LCM利用中心子塊最大灰度值和邊緣子塊灰度均值的比值能夠有效地增強(qiáng)目標(biāo)。MLCMGCM在計(jì)算局部對比度的同時(shí)引入?yún)^(qū)域梯度一致性來進(jìn)一步抑制背景。MPCM利用兩個(gè)相對方向上中心子塊與邊緣子塊的灰度均值差作積，以抑制背景邊緣。LSCM提出了一種局部分段對比度測量方法，使圖像處理后更加均勻，可識別亮目標(biāo)和暗目標(biāo)。但這些多尺度算法都需要在多個(gè)窗口尺寸下重復(fù)計(jì)算整張圖像的局部對比度，取不同尺度下最大的局部對比度構(gòu)成顯著度圖。雖然多尺度計(jì)算能在一定程度上提高算法的檢測率，但也會增大算法的計(jì)算量，使算法的運(yùn)行時(shí)間變長，難以滿足實(shí)時(shí)性的要求。單尺度局部對比度算法包括Improved Local Contrast Method （ILCM）[15]、Tri-layer Window Local Contrast Method （TLWLCM）[16]、Homogeneity-weighted Local Contrast Measure （HWLCM）[17]、Weighted Three-layer Window Local Contrast Measure （WTLWLCM）[18]、Human Visual Contrast Mechanism Measure （HVCM）[19]等。ILCM在計(jì)算局部對比度之后引入了差分運(yùn)算來抑制各種背景。TLWLCM將移動(dòng)窗口劃分為三層，利用中間層隔離小目標(biāo)和背景。HWLCM使用邊緣子塊灰度值方差的均值來抑制背景。WTLWLCM將窗口分為三層計(jì)算局部對比度，而后再引入?yún)^(qū)域強(qiáng)度水平加權(quán)以進(jìn)一步抑制背景。HVCM先對原圖進(jìn)行二維最小均方濾波處理，再通過鄰域顯著性特征來增強(qiáng)目標(biāo)和抑制背景。這些單尺度算法僅在單一窗口尺寸下計(jì)算局部對比度，相對于多尺度算法更加簡便，運(yùn)行時(shí)間也更短，但仍需遍歷全圖。

在紅外圖像中，大部分區(qū)域都是連續(xù)背景、背景邊緣等明顯不同于小目標(biāo)的圖像區(qū)域，如果能夠在計(jì)算局部對比度之前先排除大部分的非小目標(biāo)區(qū)域，就能進(jìn)一步提高算法的運(yùn)行效率。針對這個(gè)問題，本文提出了基于結(jié)構(gòu)張量篩選和局部對比度分析的紅外小目標(biāo)檢測算法。該算法通過結(jié)構(gòu)張量對原始圖像進(jìn)行處理，先排除大部分非小目標(biāo)區(qū)域，而后再對篩選出的可疑區(qū)域進(jìn)行局部對比度計(jì)算，能夠有效地減少計(jì)算量，提高運(yùn)行效率。

1 基于結(jié)構(gòu)張量篩選和局部對比度分析的紅外小目標(biāo)檢測算法

本文提出的算法主要包括3個(gè)步驟：可疑區(qū)域篩選、顯著度圖生成和自適應(yīng)閾值分割。具體的流程如圖1所示，其中目標(biāo)用紅色矩形標(biāo)出，背景及噪聲用藍(lán)色矩形標(biāo)出。

圖1 本文算法的流程框圖

1.1 可疑區(qū)域篩選

本文利用結(jié)構(gòu)張量對原始紅外圖像進(jìn)行可疑區(qū)域篩選，以減少局部對比度的計(jì)算量。為了更好地描述目標(biāo)所在局部區(qū)域內(nèi)的梯度特征，本文將融合局部對比度的思想來構(gòu)建結(jié)構(gòu)張量矩陣。設(shè)計(jì)一個(gè)滑動(dòng)窗口遍歷圖像，窗口平均劃分為9個(gè)子塊，中心子塊用于捕捉目標(biāo)，而邊緣子塊用于捕捉背景，子塊的劃分如圖2所示。由于遠(yuǎn)距離空中紅外小目標(biāo)尺寸較小，不超過3×3，故而滑動(dòng)窗口的大小設(shè)置為9×9，每個(gè)子塊的大小為3×3。

圖2 子塊劃分

對于每一個(gè)子塊，計(jì)算前個(gè)最大灰度值的均值作為其響應(yīng)值，計(jì)算方法如式(1)和(2)所示：

式中：0和M(i＝1,2,…, 8)分別是中心子塊和8個(gè)邊緣子塊的響應(yīng)值；0是中心子塊的前個(gè)最大灰度值；G是邊緣子塊的前個(gè)最大灰度值。

將邊緣的8個(gè)子塊劃分到4個(gè)不同的方向上，水平方向?yàn)榉较?，垂直方向?yàn)榉较颍瑑蓚€(gè)對角方向?yàn)榉较蚝头较?，具體如圖3所示。

由圖3可知，每個(gè)方向上有兩個(gè)邊緣子塊。用中心子塊的響應(yīng)值與兩個(gè)邊緣子塊的響應(yīng)值分別做差，將其中較小的差值定義為該方向上的梯度值，計(jì)算出4個(gè)方向上的梯度值后，即可獲得結(jié)構(gòu)張量矩陣。各方向的梯度和結(jié)構(gòu)張量的計(jì)算如式(3)～(7)所示：

G＝min(0－4,0－5) (3)

G＝min(0－2,0－7) (4)

G＝min(0－3,0－6) (5)

G＝min(0－1,0－8) (6)

式中：GXX、GYY、GXY、GYX分別為XX、YY、XY、YX方向上的梯度值；ST是計(jì)算出的結(jié)構(gòu)張量矩陣。

真實(shí)目標(biāo)的亮度大于周圍的背景，因此在各個(gè)方向上的梯度都較大。背景邊緣周圍的梯度在沿著邊緣的方向較小，在垂直于邊緣的方向較大。平坦的背景處的灰度值分布較為均勻，各個(gè)方向上的梯度都較小。孤立強(qiáng)噪聲處的梯度分布與目標(biāo)類似，計(jì)算子塊內(nèi)前個(gè)最大灰度值的均值可以抑制其強(qiáng)度，使各個(gè)方向計(jì)算出的梯度值都較小。孤立強(qiáng)噪聲通常是以單個(gè)像素的形式出現(xiàn)，因此本文中取值為2，在抑制孤立強(qiáng)噪聲的同時(shí)計(jì)算量也最小。

結(jié)構(gòu)張量矩陣的特征值可以反映不同圖像區(qū)域的梯度分布特點(diǎn)，因此對矩陣ST進(jìn)行特征值分解，將獲得的兩個(gè)特征值分別記為1和2。不同區(qū)域的結(jié)構(gòu)張量矩陣及其特征值如表1所示，紅色矩形標(biāo)記的區(qū)域?yàn)榻Y(jié)構(gòu)張量的計(jì)算區(qū)域。

表1 不同圖像區(qū)域的ST，l1和l2

分析表1數(shù)據(jù)，目標(biāo)區(qū)域計(jì)算出的最大特征值大于背景邊緣、平坦背景和孤立強(qiáng)噪聲區(qū)域計(jì)算出的最大特征值，所以最大特征值越大的圖像區(qū)域越有可能是真正的目標(biāo)區(qū)域。因此，將滑動(dòng)窗口遍歷圖像時(shí)各個(gè)區(qū)域計(jì)算得出的最大特征值記錄下來，獲得一個(gè)由特征值構(gòu)成的矩陣，記為篩選矩陣。而后，設(shè)置一個(gè)篩選閾值，將篩選矩陣中元素值大于篩選閾值的點(diǎn)所對應(yīng)的原圖區(qū)域標(biāo)記為可疑區(qū)域，保留下來，而小于篩選閾值的點(diǎn)對應(yīng)的原圖區(qū)域則將灰度值置0，遍歷全圖后即可獲得篩選結(jié)果圖。后續(xù)再通過局部對比度計(jì)算來增強(qiáng)真正的目標(biāo)、抑制殘留背景。篩選閾值的定義和篩選計(jì)算如下式(8)和(9)所示：

Th1＝1×MAX (8)

式中：Th1是篩選閾值；MAX是篩選矩陣中的最大元素值；1是一個(gè)篩選調(diào)節(jié)系數(shù)，一般取值范圍為0.7～0.8；(,)、(1,1)、(,)分別為篩選結(jié)果圖、原圖和篩選矩陣的元素值；(,)是當(dāng)前計(jì)算點(diǎn)的坐標(biāo)；(1,1)是原圖中對應(yīng)(,)的坐標(biāo)點(diǎn)。應(yīng)當(dāng)注意，篩選結(jié)果圖和篩選矩陣的大小相同，但要小于原圖。

圖4展示了原圖經(jīng)過可疑區(qū)域篩選后的結(jié)果，圖4(a)為原圖，圖4(b)為篩選結(jié)果圖，其中紅色矩形標(biāo)記的是目標(biāo)，藍(lán)色矩形標(biāo)記的是背景及噪聲。從圖4可以看出，經(jīng)過篩選操作后，大部分非目標(biāo)區(qū)域都已經(jīng)被排除，只剩下少量的可疑區(qū)域。

圖4 原圖經(jīng)過可疑區(qū)域篩選后的結(jié)果

1.2 顯著度圖生成

篩選結(jié)果圖中的可疑區(qū)域包括目標(biāo)和殘留的背景，需要通過局部對比度計(jì)算來增強(qiáng)目標(biāo)、抑制背景，從而識別出真正的目標(biāo)。找到可疑區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)在原圖中的對應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)，以該坐標(biāo)點(diǎn)為中心，在原圖中截取大小為9×9的圖像區(qū)域計(jì)算局部對比度，非可疑區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的局部對比度則默認(rèn)為0。局部對比度的計(jì)算和顯著度的定義如下式(10)和(11)所示：

SM(,)＝max(C(,), 0) (11)

式中：(,)是當(dāng)前計(jì)算點(diǎn)的坐標(biāo)；0和D的計(jì)算參照公式(1)和(2)；(,)是當(dāng)前計(jì)算點(diǎn)的灰度值；C(,)是計(jì)算出的局部對比度；SM(,)是顯著度值。

相較于比值型和差值型局部對比度，本文使用的比差聯(lián)合型局部對比度能夠更好地增強(qiáng)目標(biāo)、抑制背景。圖5展示了局部對比度計(jì)算后的效果，圖5(a)是篩選結(jié)果圖，圖5(b)是顯著度圖，其中紅色矩形標(biāo)記的是目標(biāo)，藍(lán)色矩形標(biāo)記的是背景及噪聲。顯然，經(jīng)過局部對比度計(jì)算后，篩選結(jié)果圖中真正的小目標(biāo)被增強(qiáng)了，而背景及噪聲則被抑制了。

圖5 局部對比度計(jì)算后的效果

1.3 自適應(yīng)閾值分割

對顯著度圖進(jìn)行自適應(yīng)閾值分割，提取小目標(biāo)，分割閾值的定義如下式(12)所示：

式中：Th2是分割閾值；Max和Min分別是顯著度圖SM中元素的最大值和最小值；2是一個(gè)可調(diào)整的系數(shù)，取值范圍一般為1～3。顯著度圖中大于閾值的點(diǎn)認(rèn)為是目標(biāo)，其他的則認(rèn)為是背景。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了檢驗(yàn)本文算法的性能，將本文算法與LCM、ILCM、TLWLCM、HWLCM等算法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。對比實(shí)驗(yàn)中使用了3個(gè)真實(shí)的紅外圖像序列進(jìn)行測試，每個(gè)紅外圖像序列的詳細(xì)特征如表2所示。所有的實(shí)驗(yàn)程序均在一臺配置為英特爾酷睿i7-6700HQ處理器、8G內(nèi)存的筆記本電腦上運(yùn)行，使用的編程軟件為MATLAB R2016a。

表2 不同圖像序列的詳細(xì)特征

2.1 背景抑制性能對比

為了對比各算法的背景抑制性能，本文從3個(gè)真實(shí)的紅外圖像序列中隨機(jī)挑選出一幀圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。圖6展示了3個(gè)不同場景的紅外圖像在算法處理前后得到的顯著度圖，目標(biāo)用紅色矩形標(biāo)出，每個(gè)子圖的右下角為放大后的目標(biāo)區(qū)域。圖6(a1)～(a3)分別是圖像序列1～3的原始紅外圖像。圖6顯示，LCM算法和ILCM算法的顯著度圖中，還留有大量的連續(xù)背景。TLWLCM算法和HWLCM算法對應(yīng)前兩個(gè)場景的顯著度圖中殘留有許多孤立的背景。而本文算法在3個(gè)場景下的表現(xiàn)均優(yōu)于上述4種對比算法，顯著度圖中均沒有背景殘留。

圖7展示了3個(gè)不同場景紅外圖像在算法處理前后得到的三維響應(yīng)圖，其中目標(biāo)用紅色矩形標(biāo)出。LCM算法是比值型局部對比度算法，能在一定程度上增強(qiáng)顯著的目標(biāo)，但無法削弱復(fù)雜的背景，一旦高亮背景或背景邊緣獲得的增益大于真實(shí)目標(biāo)，就容易造成虛警，如圖7(b1)所示。ILCM算法對于高亮背景和背景邊緣的抑制效果較差，算法處理后的圖像中高亮背景和背景邊緣的強(qiáng)度仍較大，如圖7(c1)和(c2)所示。TLWLCM算法能較好地抑制背景，但對于低對比度目標(biāo)的增強(qiáng)效果較差，無法突顯目標(biāo)，如圖7(d1)所示。HWLCM算法對高亮噪聲和背景邊緣較為敏感，容易造成虛警，如圖7(e1)所示。本文方法結(jié)合小目標(biāo)各個(gè)方向上的梯度均較大的特點(diǎn)，通過結(jié)構(gòu)張量能夠篩選出包括目標(biāo)在內(nèi)的少量可疑區(qū)域，濾除大量連續(xù)背景和背景邊緣，然后再通過局部對比度增強(qiáng)真正的小目標(biāo)、抑制殘留背景噪聲，在3個(gè)場景中都能準(zhǔn)確地增強(qiáng)目標(biāo)并抑制背景，如圖7(f1)～(f3)所示。

圖6 不同算法處理后的顯著度圖

(a1)Original(b1)LCM(c1)ILCM(d1)TLWLCM(e1)HWLCM(f1)Proposed (a2)Original(b2)LCM(c2)ILCM(d2)TLWLCM(e2)HWLCM(f2)Proposed (a3)Original(b3)LCM(c3)ILCM(d3)TLWLCM(e3)HWLCM(f3)Proposed

為了定量分析各算法的目標(biāo)增強(qiáng)和背景抑制性能，本文引入了信雜比增益（Signal-to-Clutter Ratio Gain, SCRG）和背景抑制因子（Background Suppression Factor, BSF）。二者的定義如下式(13)～(15)所示：

BSF＝in/out(15)

式中：SCRout是結(jié)果圖像的信雜比；SCRin是原始圖像的信雜比；SCR表示信雜比；t表示目標(biāo)區(qū)域的最大值；b和b分別表示目標(biāo)區(qū)域周圍一定尺度內(nèi)背景區(qū)域像素的均值與標(biāo)準(zhǔn)差。in和out分別是算法處理前后圖像背景區(qū)域的灰度標(biāo)準(zhǔn)差。

SCRG越大，算法的目標(biāo)增強(qiáng)性能越好；BSF越大，算法的背景抑制能力越強(qiáng)。各算法在3個(gè)場景下的SCRG和BSF如表3和表4所示。本文算法通過梯度結(jié)構(gòu)張量和局部對比度，能夠準(zhǔn)確地增強(qiáng)目標(biāo)、抑制背景，在3個(gè)真實(shí)場景下獲得的響應(yīng)圖中，背景區(qū)域的強(qiáng)度相對于目標(biāo)均較小。根據(jù)公式(13)～(15)，本文算法的SCRG和BSF均大于其他4種對比算法。因此，本文算法的目標(biāo)增強(qiáng)和背景抑制性能要強(qiáng)于其他對比算法。

2.2 目標(biāo)檢測性能對比

本文引入了受試者工作特征（Receiver Operating Characteristic, ROC）曲線來評估各算法的目標(biāo)檢測性能。ROC曲線能反映檢測率（True Positive Rate, TPR）和虛警率（False Positive Rate, FPR）之間的動(dòng)態(tài)變化關(guān)系，相較于簡單的數(shù)值指標(biāo)，ROC曲線能更好地反映算法的目標(biāo)檢測性能。檢測率和虛警率的定義如下式(16)和(17)所示：

算法的檢測率越高，虛警率越低，目標(biāo)檢測性能就越好。在曲線圖中則表現(xiàn)為：算法的ROC曲線越靠近左上方區(qū)域，算法的性能越好。

圖8展示了各算法在3個(gè)真實(shí)紅外圖像序列檢測中獲得的ROC曲線，其中(a)～(c)分別為圖像序列1～3的ROC曲線。在圖像序列2和3中，目標(biāo)較明亮且對比度更高，各算法的檢測效果相差不大；在圖像序列1中，目標(biāo)較暗且對比度低，但本文算法通過小目標(biāo)的梯度特征能更準(zhǔn)確地識別出真正的小目標(biāo)，取得更高的檢測率。

表3 不同場景下各算法的SCRG

表4 不同場景下各算法的BSF

由于不同方法所使用圖像的分辨率各不相同，為了更客觀地對比各算法的運(yùn)行效率，本文計(jì)算出了各算法處理單幀圖像中單個(gè)像素所需要的時(shí)間，記為，其計(jì)算方式如式(18)。

計(jì)算結(jié)果如表5所示。對比算法中，LCM算法是多尺度算法，其運(yùn)行時(shí)間最長；而ILCM算法、TLWLCM算法、HWLCM算法都是單尺度算法，它們的運(yùn)行時(shí)間比LCM算法短，其中ILCM算法的運(yùn)行時(shí)間最短。本文算法通過結(jié)構(gòu)張量能夠?yàn)V除大量的非目標(biāo)區(qū)域，減少計(jì)算量，所以運(yùn)行速度最快，比ILCM算法提升了2倍左右。

表5 不同算法處理單幀圖像中單個(gè)像素所需要的時(shí)間

3 結(jié)論

本文提出了一種基于結(jié)構(gòu)張量篩選和局部對比度分析的空中紅外小目標(biāo)檢測算法。算法融合局部對比度的思想來構(gòu)建結(jié)構(gòu)張量矩陣，通過結(jié)構(gòu)張量可以篩選出少量的可疑區(qū)域，濾除大部分高亮噪聲和背景邊緣，以減少虛警的產(chǎn)生。而后對可疑區(qū)域進(jìn)行比差聯(lián)合型局部對比度計(jì)算，以增強(qiáng)目標(biāo)、抑制殘留背景，由于在之前的篩選過程中已經(jīng)排除了大量的非目標(biāo)區(qū)域，使得局部對比度的計(jì)算量大大減少，極大地提高了算法的運(yùn)行效率。對比實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，本文算法在各種復(fù)雜云層背景下都能夠準(zhǔn)確地增強(qiáng)小目標(biāo)、抑制復(fù)雜背景，達(dá)到更高的檢測率、更低的虛警率，以及更少的運(yùn)行時(shí)間。

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Aerial Infrared Small Target Detection Algorithm Based on Structure Tensor Screening and Local Contrast Analysis

HE Bangsheng，WANG Zhonghua

(School of Information Engineering, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063, China)

Considering the false alarm and real-time requirements of infrared small-target detection under a complex cloud background, a novel algorithm is proposed based on structure tensor screening and local contrast analysis. Combined with the feature that the maximum eigenvalue of the structure tensor of the target area is larger than that of other background areas, the proposed algorithm can filter out most nontarget areas and retain a few suspicious areas. Local contrast calculation performed on suspicious areas can enhance the target, suppress the residual background, and effectively reduce computation. The algorithm steps are as follows: first, we constructed the structure tensor matrix within the local image area captured by the sliding window, and where the maximum eigenvalue is larger than the threshold is marked as a suspicious area. Then, we calculated the ratio-difference joint local contrast. Finally, we adopted an adaptive threshold segmentation on the saliency map to extract the real target. Experimental results showed that the proposed algorithm can achieve a higher detection rate, lower false alarm rate, and shorter running time under a complex cloud background.

infrared small target detection, suspicious area screening, structure tensor, local contrast

TP751

A

1001-8891(2023)11-1169-08

2022-11-16；

2023-01-31.

何邦盛（1998-），男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)榧t外小目標(biāo)檢測。E-mail:1547268673@qq.com。

王忠華（1977-），男，博士，副教授，碩士研究生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)閳D像處理、模式識別和人工智能。E-mail: wangzhonghua@nchu.edu.cn。

國家自然科學(xué)基金（61861033）。