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作者：王磊;孙立业;徐昕阳;冯凯;
单位：沈阳理工大学机械工程学院;电磁空间安全全国重点实验室;
摘要：为提高复杂背景下红外小目标的检测能力，提出了一种联合梯度判别与自适应匹配的红外小目标检测算法。通过多方向梯度特征在图像中首次筛选出疑似目标区域，利用区域内灰度信息生成自适应模型，进行再次判断。针对梯度判断与自适应模型匹配分别建立量化评价，通过加权方式引入置信度函数对不同疑似目标区域进行评估，筛除疑似目标。为使算法能在无人机等动载平台应用，搭建嵌入式系统，通过红外相机取景，实现探测系统对真实场景下小目标的检测。通过对不同的公共数据集测试，不同复杂场景下与加权增强局部对比度算法(weighted strengthened local contrast measure, WSLCM)、三层滤波窗口局部对比度算法(tri-layer local contrast measure, TLLCM)算法进行比对，所提算法有较好的适应能力，不同样本下的识别率在92%以上。该算法通过在嵌入式平台IP核的定制和软硬协同设计，进行了硬件加速处理，实时视频帧率>30 frame/s,验证了其有效性。
关键词：红外小目标;;目标检测;;梯度判断;;自适应;;模型匹配
基金资助：国家自然科学基金(U2341245);; 辽宁省属本科高校基本科研专项资金(LJ232410144074)
