MDTDLMS (Multidirectional 2D Least Mean Square) sử dụng 8 mẫu lọc hướng khác nhau để ước lượng nền tại mỗi điểm ảnh, giúp giảm ảnh hưởng của cạnh nền và tăng độ chính xác.

• RDLCM (Ratio-Difference Local Contrast Measure) kết hợp hai thành phần: tỷ lệ cường độ giữa ảnh gốc và nền ước lượng, và hiệu số cường độ, giúp tăng cường mục tiêu thật và loại bỏ nhiễu nền như điểm sáng đơn lẻ (PNHB), cạnh nền, vùng nền sáng.
• - Áp dụng ngưỡng thích nghi để phân biệt mục tiêu thật với nhiễu nền, dựa trên giá trị cực đại và cực tiểu của bản đồ độ nổi (saliency map).
• - Thử nghiệm trên 5 chuỗi ảnh hồng ngoại thực tế với các loại mục tiêu khác nhau (máy bay, xe tải, tàu thủy), cho thấy phương pháp đạt hiệu suất cao hơn các thuật toán hiện tại như DoG, ILCM, NLCM, MPCM, WLDM, TDLMS-GSD.
• - Độ phức tạp tính toán của thuật toán là O(R²MN), tương đương với các phương pháp TDLMS hiện tại.