複雜背景條件下紅外弱小目標尺寸自適應估算方法
2023-05-10 19:08:41
專利名稱：複雜背景條件下紅外弱小目標尺寸自適應估算方法
技術領域：
本發明涉及一種紅 外弱小目標尺寸自適應估算方法，屬於紅外圖像目標檢測領域。
背景技術：
近年來，紅外熱成像技術被廣泛應用於軍事、航空航天等領域，如紅外預警系統越來越重視通過目標自身所產生的紅外輻射來探測目標。為了儘早發現目標，使紅外預警等防禦武器有足夠的反應時間，往往要求目標在距離紅外成像系統很遠處就被檢測出來。在遠距離成像時，目標在紅外成像系統中呈現弱小目標的特性，即所佔像素點很少並且目標圖像信噪比極低，這給防禦武器系統檢測目標帶來了極大的困難。除此之外，隨著各國反隱身技術的發展，目標自身的紅外輻射強度會越來越低，並且目標在飛行的過程中所處的背景也會越來越複雜，這些都會給弱小目標檢測帶來很大的困難。因此研究複雜背景下紅外弱小目標的檢測具有重大意義。紅外圖像預處理是紅外圖像信號處理過程中的一個至關重要的步驟，而選擇一個好的濾波算法則是預處理的關鍵。其中相對於傳統的高通濾波、中值濾波等基於濾波技術的圖像預處理方法，數學形態學法在處理效果和速度上都佔有較大的優勢。在數學形態學中，結構元素是最基本也是最重要的概念之一。結構元素形狀和尺寸大小的選擇直接影響基於數學形態學方法的紅外圖像預處理的效果和速度，進而間接地影響了後續目標檢測和識別等結果。對形狀固定的結構元素，選擇的尺寸越大，越能濾除較大尺寸的噪聲，但是太大的尺寸不僅會增加預處理的計算量，同時也會損失灰度圖像的一些重要的細節，從而無法滿足儘量精確地預測背景的要求。對於給定的灰度圖像，結構元素的尺寸往往與目標的尺寸存在直接的關係，因此，研究如何對給定圖像的目標尺寸進行準確估算具有重要意義。通過對現有國內文獻資料的分析，發現目前缺少對不同典型紅外背景中弱小目標尺寸自適應估算的方法。本發明通過分析紅外弱小目標與其局部鄰域的關係，提出了一種適用於天空背景、海天背景等典型紅外背景弱小目標尺寸自適應估算的方法。
發明內容
本發明的目的在於提出一種紅外弱小目標尺寸自適應估算方法，用於複雜背景中紅外弱小目標尺寸估計。本發明的技術方案概括為首先判斷圖像所有可能屬於紅外弱小目標一部分的點，然後在這些點的基礎上判斷潛在弱小目標的尺寸值，最後取這些尺寸的最大值作為最終估算結果。以下對本發明的技術方案作進一步說明。本發明提出了一種複雜背景條件下紅外弱小目標尺寸自適應估算方法，並應用於複雜背景的紅外弱小目標尺寸估算，其特徵在於對圖像中的每一點都進行如下步驟的操作步驟一獲取以當前點為中心的子圖像區域；步驟二 基於當前點自適應估算弱小目標尺寸；當對紅外弱小目標圖像中的每一點都進行步驟一和步驟二的處理之後，給出弱小目標尺寸的最終估算 值。其中，在步驟一中，以當前點為中心，獲取尺寸大小為3X3像素的子圖像區域。在步驟二中，具體又可按如下兩步進行a)子圖像區域的尺寸為3X3，當前點為目標點；如果當前點屬於紅外弱小目標的一部分，則當前點的灰度與其它8個像素點灰度的最大值需要滿足一定條件，用公式表達為|P(i, j)-pixelmax| < aXP(i，j)(I)式中，P(i,j)表示當前點的灰度值,Pixelmax表示當前點周邊8個像素點灰度的最大值，α是權重係數，本發明取α =0.2 ;公式(I)為判斷當前點屬於紅外弱小目標一部分的必要條件；如果公式(I)不滿足，則認為當前點檢測到的弱小目標尺寸為O ;b)在公式(I)滿足的前提下，以當前點為左上角點選取尺寸為NXN的(N的初始值為2)子圖像為檢測區域；如果當前檢測區域屬於紅外弱小目標的一部分，則當前檢測區域的灰度均值與上一個檢測區域的灰度均值滿足一定條件，該條件用公式表達如下Itarget_mean_last_target_meanI < β X target_mean(2)式中，target_mean表示當前檢測區域的灰度均值，last_target_mean表示上一個檢測區域的灰度均值，若當前檢測區域為2X2像素，則上一個檢測區域灰度均值為當前點的灰度值，β是權重係數，本發明取β =0. I ;公式(2)為判斷當前檢測區域屬於紅外弱小目標一部分的必要條件；在滿足公式(2)的前提下，逐步增大N，再驗證公式(2)是否滿足；若基於當前點所能找到的最大檢測區域的尺寸超過弱小目標尺寸的範圍，則認為當前點屬於背景區域，當前點檢測到弱小目標的尺寸為O;反之，則認為滿足公式(2)要求的最大檢測區域尺寸即為當前點檢測到的弱小目標的尺寸值。為了保證實用性，算法能夠對不同尺寸的弱小目標進行自適應尺寸估算，具體可描述如下首先定義變量如下
權利要求
1.本發明提出了一種複雜背景條件下紅外弱小目標尺寸自適應估算方法，並應用於紅外弱小目標尺寸估計；其特徵在於對紅外弱小目標圖像中的每一點都進行如下步驟的操作 步驟一獲取以當前點為中心的子圖像區域； 步驟二 基於當前點自適應估算弱小目標尺寸； 當對紅外弱小目標圖像中的每一點都進行步驟一和步驟二的處理之後，給出弱小目標尺寸的最終估算值。
2.根據權利要求I所述方法，其特徵在於，在步驟一中，具體按如下方式進行 以當前點為中心，獲取尺寸大小為3X3像素的子圖像區域。
3.根據權利要求I所述方法，其特徵在於，在步驟二中，具體按如下方式進行 a)子圖像區域的尺寸為3X3，當前點為目標點；如果當前點屬於紅外弱小目標的一部分，則當前點的灰度與其它8個像素點灰度的最大值需要滿足一定條件，用公式表達為 IP (i，j)-Pixelmax I < aXP(i，j)(I) 式中，P(i，j)表示當前點的灰度值，Pixelmax表示當前點周邊8個像素點灰度的最大值，α是權重係數，本發明取α = O. 2 ;公式⑴為判斷當前點屬於紅外弱小目標一部分的必要條件；如果公式⑴不滿足，則認為當前點檢測到的弱小目標尺寸為O ; b)在公式(I)滿足的前提下，以當前點為左上角點選取尺寸為NXN的(N的初始值為2)子圖像為檢測區域；如果當前檢測區域屬於紅外弱小目標的一部分，則當前檢測區域的灰度均值與上一個檢測區域的灰度均值滿足一定條件，該條件用公式表達如下 Itarget_mean_last_target_meanI < β X target_mean(2) 式中，target_mean表示當前檢測區域的灰度均值，last_target_mean表示上一個檢測區域的灰度均值，若當前檢測區域為2X2像素，則上一個檢測區域灰度均值為當前點的灰度值，β是權重係數，本發明取β =0. I ;公式(2)為判斷當前檢測區域屬於紅外弱小目標一部分的必要條件；在滿足公式(2)的前提下，逐步增大N，再驗證公式(2)是否滿足；若基於當前點所能找到的最大檢測區域的尺寸超過弱小目標尺寸的範圍，則認為當前點屬於背景區域，當前點檢測到弱小目標的尺寸為O;反之，則認為滿足公式(2)要求的最大檢測區域尺寸即為當前點檢測到的弱小目標的尺寸值。
4.根據權利要求I所述方法，弱小目標尺寸的最終估算值計算方法的特徵在於 用圖像中所有點檢測到的弱小目標尺寸的最大值作為弱小目標尺寸的最終估算值。
全文摘要
本發明提出一種紅外弱小目標尺寸自適應估算方法，可概括為(1)獲取子圖像區域；(2)判斷當前點是否屬於紅外小目標；(3)若當前點不屬於紅外小目標，則認為在當前點檢測不到弱小目標；否則，逐步擴大以當前點為左上角點的子圖像尺寸；(4)計算弱小目標存在的必要條件，若符合該條件的子圖像的最大尺寸超出限制範圍，則認為當前點屬於背景；反之，將子圖像的尺寸作為在當前點檢測到的紅外弱小目標的尺寸；(5)在完成對整幅圖像所有點的處理之後，取各個點所能檢測到的弱小目標尺寸的最大值作為整幅圖像弱小目標尺寸的最終估算值。該方法能夠適用於天空背景、海空背景等典型類型背景的紅外圖像弱小目標尺寸估算，對於紅外探測、跟蹤等領域具有重大意義。
文檔編號G06K9/32GK102682296SQ20121007519
公開日2012年9月19日 申請日期2012年3月21日 優先權日2012年3月21日
發明者劉運龍, 毛峽 申請人:北京航空航天大學