基于二代Curvelet变换和ProbShrink算法的红外图像背景抑制

为了提高红外复杂背景下弱小目标的检测性能,提出了一种基于二代Curvelet变换和ProbShrink算法的红外图像背景抑制新方法。弱小目标在二代Curvelet变换后表现为高频信息,而二代Curvelet系数表示了边缘信息的稀疏,抑制其低频系数即能很好地去除大部分复杂背景。本文通过对高频子带系数单一分布和联合分布的分析,确定包含目标信息的子带位置,利用ProbShrink算法对高频系数中的背景系数进行有效地缩减。实验结果显示,对输入信噪比为4.16 dB的复杂云层进行背景抑制后,其输出信噪比能达到40.04 dB,优于小波和二代Curvelet的方法,表明本文算法能够很好地抑制红外图像背景,保留弱小目标信息。