衛星レーザー測距（SLR）観測における重要な検出課題—ランダムノイズ、固定パターン干渉（例：ホットピクセル）、動的軌道誤認、強信号マスキング、低階調コントラスト—に対応するため、本論文では時空間分散の融合に基づくSLRビデオ用弱ターゲット検出アルゴリズムを提案する。まず、欠陥ピクセルマスク修復および列方向統計差分を組み込んだ包括的な前処理モジュールを構築し、固有センサーのホットピクセルと垂直ストライプノイズを同時に除去する。一方で、非線形平方マッピングを用いて弱いターゲットの階調コントラストを強化する。次に、時空間分散の補完特性を活用した二重チャネル検出機構を設計した。空間分散チャネルは時間平均と空間分散を利用して弱信号を共同で蓄積し、単一フレームノイズによる視認性の問題を解決する。時間分散チャネルは画素輝度の時間的変動特性を利用して動的ターゲットを静的な高輝度干渉から物理的に区別し、識別困難問題を解消する。最後に、ノイズフロアに基づく動的飽和機構と時空間分散特徴の融合により強信号のマスキング効果を効果的に克服した。12種類の衛星を含む92本の実観測ビデオで広範な試験を行い、提案アルゴリズムは95.6％の高検出率を達成し、誤警報平均数を0.03に抑えた。実験結果は、強干渉と低コントラストの影響を効果的に緩和し、弱いSLRターゲットに対して高精度の位置特定と極めて低い誤警報検出を実現することを示した。
Mingfuら（Sun,）はこの問題を研究した。