摘要：针对可见光图像弱小目标检测中的背景抑制和去噪问题,提出了奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）带通滤波新方法.首先分析了图像奇异值与目标、噪声和图像背景的关系,结果表明奇异值的高序部分更多地反映图像噪声,中序部分更多地反映目标性质,而低序部分更多地反映图像背景.以此为依据提出了SVD-Ⅰ型和SVD-Ⅱ型两种带通滤波器,并给出了奇异值曲线转折点法和门限准则法两种滤波器参数确定方法.实验表明SVD带通滤波能有效抑制图像背景,去除噪声,进而提高弱小目标的信噪比.

关键词：背景抑制 图像去噪 奇异值曲线转折点法 门限准则法 

单位：国防科学技术大学ATR重点实验室; 湖南长沙410073