前言

在做目标检测相关工作时，我们都知道弱小目标很难检测。目标的“弱”和“小”分别代表两个不同属性，“弱”代表的是目标在图像的灰度大小，其可以用局部信噪比来描述目标信号的强弱；“小”代表的是目标的尺度大小，即在图像中代表的是目标所占的像元大小。国际光学工程学会定义弱小目标局部信噪比＜5dB，图像中的像素大小 ≤ 9×9，其所占一帧图像大小为 256×256 的 0.12% 。
显然，目标的“小”很容易判断出来。但是目标的“弱”如何计算呢？经过长时间的调研学习，我终于找到了如何计算图像中目标的SNR。

图像的LSNR

描述图像中弱小目标的SNR被称为图像的局部信噪比（LSNR），其计算方式如下：
LSNR=10×log10(Er−EB)/δBLSNR = 10 \times log_{10}^{(E_r - E_B) / \delta_B} LSNR=10×log10(Er−EB)/δB
其中，ErE_rEr为目标区域的均值，EBE_BEB为背景区域的均值，δB\delta_BδB为背景区域的标准差。一般背景区域大小为目标区域大小的3倍。
公式很简单，但是网上确实很少有相关的资料，我是在看博士论文时才发现的，向博士致敬!

参考资料：樊香所, 序列图像弱小目标检测与跟踪算法研究. 2019, 电子科技大学.

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