В связи с тем, что слабые цели на космических коротковолновых инфракрасных изображениях легко маскируются облаками и земляным фоном и трудно обнаруживаются при низком сигнал-шум, предложен улучшенный метод обнаружения, объединяющий самоорганизованную взвешенную разреженную модель с ускорением Андерсона (Self-Regularized Weighted Sparse, SRWS) и относительную локальную контрастность (Relative Local Contrast Measure, RLCM). Введение механизма ускорения Андерсона значительно снижает вычислительную сложность оценки фона, а использование карты остаточного фона и RLCM позволяет реализовать многомасштабное обнаружение целей. Экспериментальные результаты показывают, что алгоритм сохраняет высокую производительность в сложных фонах, площадь под кривой приёмника (Area Under Curve, AUC) достигает 0,950 и не опускается ниже 0,842; прирост отношения сигнал-шум (Signal-to-Clutter Ratio Gain, SCRG) существенно превосходит традиционные методы, такие как инфракрасные патч-изображения (Infrared Patch Image, IPI) и метод локальной контрастности (Local Contrast Measure, LCM). Исследование эффективно повышает точность и стабильность обнаружения слабых целей на космических коротковолновых инфракрасных изображениях, предоставляя надежное решение для обнаружения целей в сложных фонах дистанционного зондирования.

коротковолновое инфракрасное излучение;обнаружение слабых целей;локальная контрастность;оценка фона