一种复杂背景下红外弱小目标检测方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109003277A(43)申请公布日2018.12.14(21)申请号201710424308.2(22)申请日2017.06.07(71)申请人中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所地址471009河南省洛阳市凯旋西路25号(72)发明人李明锁孟会晓(74)专利代理机构郑州睿信知识产权代理有限公司41119代理人吴敏(51)Int.Cl.G06T7/11(2017.01)G06T7/194(2017.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图3页(54)发明名称一种复杂背景下红外弱小目标检测方法及装置(57)摘要本发明涉及一种复杂背景下红外弱小目标检测方法及装置，属于红外目标检测技术领域。本发明首先采用双边滤波算法对图像序列中单帧红外图像逐次进行预处理，以减少图像中噪声干扰，增强目标处信噪比；然后采用基于分块极值的单帧红外目标检测算法，逐帧检测出各预处理后图像中的潜在候选目标集；再次利用小目标在多帧图像中轨迹的时空连续性，采用管道滤波算法确认候选目标集中可能的真实目标；最后利用去虚警优化策略，剔除伪目标，最终确认真实目标。通过上述过程，本发明克服了现有红外图像处理技术带来的目标强度变弱、边缘模糊、轮廓变大等不足，能够较好的保留并增强弱小目标信息，提高了目标检测率，降低了目标漏检率和虚警率。CN109003277ACN109003277A权利要求书1/2页1.一种复杂背景下红外弱小目标检测方法，其特征在于，该检测方法包括以下步骤：1)采用双边滤波算法对图像序列中单帧红外图像逐次进行预处理，以减少场景中的噪声干扰，增强目标信噪比；2)采用基于分块极值的单帧红外目标检测算法逐帧检测出各预处理后图像中的潜在候选目标集；3)利用小目标在多帧图像中轨迹的时空连续性，采用管道滤波算法确认候选目标集中可能的真实目标。2.根据权利要求1所述的复杂背景下红外弱小目标检测方法，其特征在于，所述步骤1)中的双边滤波为分离式双边滤波，即先对图像进行水平方向上的一维行滤波，再对水平滤波结果进行垂直方向上的一维列滤波。3.根据权利要求1所述的复杂背景下红外弱小目标检测方法，其特征在于，所述步骤2)基于分块极值的单帧红外目标检测算法的程如下：a.将经过预处理后的红外图像按照设定的分块大小划分成N×M个图像子块，逐块查找灰度为极大值的像素点坐标；b.对得到的N×M个灰度极大值，合并相邻距离小于设定距离的灰度极大值点，获得最终所有符合条件的图像极大值点；c.利用梯度下降法判断极大值点及其邻域像素是否为目标，从而确定潜在的候选目标集。4.根据权利要求1所述的复杂背景下红外弱小目标检测方法，其特征在于，所述管道滤波算法的具体实现过程如下：A.从序列图像的第一帧开始，连续输入n帧，将第一帧图像作为当前帧，对该帧检测出来的候选目标集，建立各个目标的管道；B.设定管道搜索半径，在设定的管道半径内，逐帧进行候选目标和管道的匹配，如果在管道半径内找到了目标，则将目标信息加入管道，并记录帧数；C.处理完n帧图像后，统计各候选目标出现的帧数，若有候选目标出现的帧数超过设定值，则该候选目标即为可能的真实目标。5.根据权利要求1-4中任一项所述的复杂背景下红外弱小目标检测方法，其特征在于，该方法还包括基于去虚警策略的伪目标剔除步骤，所采用的去虚警策略至少包括以下其中的一种：1)抛掉分块极值单帧红外目标检测算法中极大值滤波窗口背景方差不在设定范围内的图像子块；2)抛掉分块极值单帧红外目标检测算法中极值点与背景最小灰度差小于设定阈值的图像子块；3)从候选目标集中抛掉不在真实目标像素范围内的候选目标；4)从候选目标集中抛掉矩形度小于设定值的候选目标；5)判断检测的点目标判断形心是否正好是目标点，如果形心不是目标，则剔除该目标。6.一种复杂背景下红外弱小目标检测装置，其特征在于，该检测装置包括预处理单元、分块极值单帧目标检测单元、多帧管道滤波目标确认单元，所述的预处理单元采用双边滤波算法对图像序列中单帧红外图像逐次进行预处理，以2CN109003277A权利要求书2/2页减少场景中的噪声干扰，增强目标信噪比；所述分块极值单帧目标检测单元采用基于分块极值的单帧红外目标检测算法逐帧检测出各预处理后图像中的潜在候选目标集；所述多帧管道滤波目标确认单元利用小目标在多帧图像中轨迹的时空连续性，采用管道滤波算法确认候选目标集中可能的真实目标。7.根据权利要求6所述的复杂背景下红外弱小目标检测装置，其特征在于，所述预处理单元采用的双边滤波算法为分离式双边滤波算法，即先对图像进行水平方向上的一维行滤波，再对水平滤波结果进行垂直方向上的一维列滤波。8.根据权利要求6所述的复杂背景下红外弱小目标检测装置，