文献精讲-Multiscale patch-based contrast measure for small infrared target detection

分享一下个人对于近期读过的一篇英文文献《Multiscale patch-based contrast measure for small infrared target detection》的理解，文献的链接放在文章最后。侵权请联系删除。

一、算法原理

计算图像在不同方向上的灰度差，根据提出的公式算出MPCM的值，得到显著图MPCMMap,通过阈值分割对杂波进行滤除，最终得到检测目标。文中给出的检测流程如下图所示：

 二、计算过程

1.计算局部对比度

定义了d表示目标与背景的差异程度，d~表示中心区域与周围邻域在四个方向上的灰度差异，mT表示目标区域的平均灰度值，mBi表示背景的平均灰度值。

 

2.阈值分割

文中给出的阈值分割方法如下所示： 

3.特点

该文献提出的MPCM算法最主要的改进在于可以检测亮目标也可以检测暗目标。文献中给出的公式如下图所示：

 

文中通过对比中心区域和相邻两个区域的灰度差的乘积是否大于零来判断是否存在目标。当目标存在于T区域，无论该目标是亮目标还是暗目标，灰度差的乘积一定为正值。当目标不存在于T区域时，乘积可能为负。因此MPCM公式取的是乘积的最小值，因此，当目标不存在于区域中，得到的MPCM值为负。由此，可以通过阈值分割将背景区域滤除。 

 原文链接：

[1]Hong, You, Xinge, et al. Multiscale patch-based contrast measure for small infrared target detection[J]. Pattern Recognition: The Journal of the Pattern Recognition Society, 2016, 58:216-226.

Multiscale patch-based contrast measure for small infrared target detection - ScienceDirect