红外小目标的正确检测是图像处理领域中的一个重要课题，现有方法没有充分挖掘小目标的特征导致目标容易淹没在复杂的背景中. 此外，目标的运动轨迹信息没有完全利用也使得目标和孤立噪声不易区分. 为了解决该问题，设计了一种基于多属性形态学和改进管道滤波相结合的算法. 对红外图像构建最大树，并通过面积、高度和对角线属性综合提取小目标的多种特征达到目标增强背景抑制的目的，融合多属性形态学得到的结果确定候选目标，通过改进的管道滤波利用目标运动轨迹的规律性进一步去除类目标噪声. 将所提出的方法在4个数据集与4种方法进行比较，实验结果证明所提出的方法能在最大程度上抑制背景杂波的同时增强目标，对多种复杂场景下的不同类型、尺寸不一和亮度差异大的目标检测效果鲁棒.
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