融合频域增强与向量约束的地球静止轨道暗弱小目标检测OA

针对地球静止轨道暗弱小目标在光学成像条件下信号微弱、背景复杂以及传感器噪声显著等问题,开展了基于频域增强与向量约束的检测方法研究。在单帧图像层面引入二维Haar小波变换,将图像分解为低频背景与高频细节子带,采用多尺度频域增强模块对高频特征进行强化,并通过逆小波重建与残差映射实现多尺度信息的融合,从而有效提高了暗弱小目标与背景之间的区分度。在序列图像层面,利用目标物理运动的先验信息引入向量约束的轨迹拟合与补全机制。通过构建候选点间的位移向量,结合密度聚类识别主导运动模式,采用插值与外推方法恢复轨迹连续性,基于双一致性评分与几何门控对伪检点进行剔除。该方法在保证检测准确性的同时,显著降低了漏检率与误检率。实验在公开的SpotGEO数据集上进行,取得F1分数92.96%,实验结果证明该方法对空间暗弱小目标准确检测的优越性能。