基于自适应曲面拟合的红外图像背景估计

针对红外弱小目标检测,提出了一种新的基于自适应曲面拟合的红外图像背景估计方法。采用三角函数作为基函数,对红外图像进行拟合。为提高拟合精度,引入了权值矩阵对拟合误差进行约束,并采用分步策略对拟合结果进行优化。在初步拟合的基础上,为抑制奇异点（强边缘点,噪声和小目标）对拟合的＂干扰＂,采用迭代寻优的方法,自适应地对拟合权值和拟合系数进行调整。此外,针对迭代处理的阈值选取,采用概率统计的方法对噪声方差进行估计,提高了拟合的准确性。实验表明：利用该方法估计背景进行背景抑制,可有效提高残差图像的信噪比,显著减少虚警点干扰,提高单帧内目标检测概率。