摘要: 由于多种因素的影响,红外小目标容易淹没在背景中,日趋复杂的背景以及隐身技术的应用,给红外小目标的检测带来极大的困难.分析天空背景下的红外图像特征,针对红外目标、天空背景和噪声各自不同的特点,结合二维信息熵,基于聚类思想构造属性集,依据属性集进行目标检测,然后根据噪声和目标点的特征,对检测结果中的孤立噪声点进行剔除,最终检测出小目标.仿真实验结果表明:该算法较二维最大熵算法,能够有效地提取出目标,与二维灰度级-邻域灰度级绝对差直方图法相比,计算简单方便,缩短运行时间.