宇宙基短波赤外画像において、弱小ターゲットは雲や地表クラッターに埋もれやすく、低信号雑音比条件下での検出が困難である問題に対し、アンダーソン加速を融合した自己正則化重み付きスパースモデル（Self-Regularized Weighted Sparse、SRWS）と相対局所コントラスト測度（Relative Local Contrast Measure、RLCM）を用いた改良検出手法を提案した。アンダーソン加速メカニズムの導入により、背景推定の計算複雑度を大幅に低減し、背景残差図とRLCMを利用して多スケールのターゲット検出性を実現した。実験結果は、本研究のアルゴリズムが複雑な背景下でも優れた性能を維持し、受信機動作特性曲線下面積（Area Under Curve、AUC）が最大0.950、最小でも0.842以上であることを示した。信号雑音比増加率（Signal-to-Clutter Ratio Gain、SCRG）は赤外画像パッチ（Infrared Patch Image、IPI）、局所コントラスト法（Local Contrast Measure、LCM）など従来手法よりも著しく優れている。本研究は、宇宙基短波赤外の弱小ターゲット検出精度と安定性を効果的に向上させ、複雑な背景下でのリモートセンシング目標検出に対して信頼できる解決策を提供する。

短波赤外;弱小ターゲット検出;局所コントラスト;背景推定