《融合视觉显著性和局部熵的红外弱小目标检测》论文复现代码
资源描述
本仓库提供了《融合视觉显著性和局部熵的红外弱小目标检测》论文的复现代码。该论文针对红外图像中弱小目标检测虚警率高、实时性差的问题，提出了一种基于视觉显著性和局部熵的红外弱小目标检测方法。
论文概述
论文作者为赵鹏鹏、李庶中等，发表于《中国光学》2022年。论文提出了一种新的方法，通过融合局部熵和视觉显著性来检测红外图像中的弱小目标。具体步骤如下：
- 粗定位：利用融合局部熵的方法提取包含目标的感兴趣区域，对红外弱小目标实现粗定位。
- 显著图计算：在感兴趣区域内，利用改进的视觉显著性检测方法计算局部对比度，获得显著图。
- 目标提取：通过阈值法分割显著图像，提取红外弱小目标，实现目标检测。
代码说明
本仓库中的代码是根据论文中的方法进行复现的。代码实现了论文中描述的算法步骤，并提供了相应的测试数据和结果展示。
使用方法
- 环境配置：请确保您的开发环境满足代码运行的要求，包括所需的Python库和依赖项。
- 数据准备：将待检测的红外图像数据放置在指定目录下。
- 运行代码：按照代码中的说明运行主程序，进行红外弱小目标检测。
- 结果分析：代码将输出检测结果，您可以根据结果进行进一步的分析和优化。
注意事项
- 代码仅供参考，具体实现细节可能与论文中的描述有所不同。
- 请根据实际情况调整代码中的参数，以获得最佳的检测效果。
贡献
如果您在使用过程中发现任何问题或有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。