摘要：在對(duì)Facet.模型的方向?qū)?shù)特征進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)紅外弱小目標(biāo)提出了一種利用局部方向相對(duì)極差計(jì)算顯著性的方法,以快速有效地提取復(fù)雜背景下的紅外弱小目標(biāo)?；谌跣∧繕?biāo)單幀檢測(cè)理論,首先計(jì)算原始圖像的Facet方向?qū)?shù)特征,然后在Facet方向?qū)?shù)特征圖的局部?jī)?nèi),沿著導(dǎo)數(shù)方向計(jì)算相對(duì)極差對(duì)比度顯著圖。通過對(duì)各個(gè)方向上的相對(duì)極差對(duì)比度顯著圖進(jìn)行融合得到最終的顯著性圖像。最后,采用適當(dāng)?shù)拈撝捣指顝脑搱D像中提取目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法對(duì)復(fù)雜紅外弱小目標(biāo)圖像具有很高的信雜比增益和背景抑制因子。另外,該算法的計(jì)算復(fù)雜度低且可利用二維卷積加速計(jì)算,具有良好的算法實(shí)時(shí)性,適用于各種處理器平臺(tái)的工程實(shí)現(xiàn)。