复杂杂波背景下，海面红外图像中舰船目标检测的关键是如何降低虚警、检测出真正的 目标。为了实现这个目标，首先利用Haar小波函数进行小波变换，对图像进行预处理；然后进行恒 虚警检测（CFAR）；第三步采用行程法对检测的目标进行标记；最后采用管道滤波法剔出虚假目标， 检测出真正的目标。经仿真实验证明，此方法能有效地降低虚警，在复杂杂波背景中检测出目标。 -The key of ship detection in sea infrared image with complex clut

这里通过复地震道等方法构建了瞬时极化滤器, 提供了极化滤波器构建的瞬时途径, 并有效地压制了该方法带来的噪音影响, 在滤波速度上也得到了显著提高。-Constructed by methods such as complex seismic trace instantaneous polarization filters, polarization filter built instantaneous way, and effectively suppress the noise impacts

复杂的二维双树离散小波变换(DWT)同样也引起了小波在六个不同的方向,但是,在这种情况下有两种小波在每个方向将如下所示。在每一个方向,一个两个小波可以被解释为一个复数的真实部分2 d小波,而其他小波可以被解释为一个复数的虚部2 d小波。因为复杂的版本有两倍的小波作为真正的版本的转换、复杂的版本是4次膨胀。复杂的二维双树被实现为四个严格采样可分二维DWTs操作在并行。然而,不同的过滤器集一起使用的行和列。正如在现实情况下,金额和不同的子带图像进行小波得到定向。复杂的二维双树DWT的图像x是由以下函