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在分析红外图像弱小目标和背景特征的基础上,提出了基于双树复数小波变换（dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT）和支持向量回归（support vectorr egression,SVR）的检测方法。首先采用双树复数小波变换抑制大部分背景噪声;其次用SVR对去噪后的红外图像进行背景预测,并用去噪后的实际图像减去预测图像得到残差图像,大大提高了图像的信噪比;接着提出了基于模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵的阈值选取算法,对残差图像进行阈值分割;最后