基于多尺度非局部均值的红外图像背景抑制方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102222322A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102222322A(43)申请公布日2011.10.19(21)申请号201110147936.3(22)申请日2011.06.02(71)申请人西安电子科技大学地址710071陕西省西安市太白南路2号(72)发明人秦翰林姚柯柯周慧鑫刘上乾程茂林梁宇恒韦桂锋王柄健(74)专利代理机构陕西电子工业专利中心61205代理人田文英王品华(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)权利要求书1页说明书4页附图5页(54)发明名称基于多尺度非局部均值的红外图像背景抑制方法(57)摘要本发明提出一种基于多尺度非局部均值的红外图像背景抑制方法，具体步骤包括：(1)采用非下采样轮廓波变换多级分解读入的原始红外图像，获取各尺度各方向与原始图像尺寸相同的子带；(2)利用非局部均值滤波方法修改其高频方向子带的系数值，利用最大中值滤波方法修改其低频子带的系数值；(3)采用非下采样轮廓波逆变换逐级对修改的子带进行方向和尺度重构，获得估计的背景图像；(4)原始红外图像与估计的背景图像相减，获得最终的红外图像背景抑制结果。本发明不仅能够保留并增强弱小目标信息、精确定位目标，同时还能够较好的抑制云层、地势起伏、地面路网等复杂背景的强边缘信息，有效改善图像整体信杂比和对比度。CN1023ACCNN110222232202222333A权利要求书1/1页1.基于多尺度非局部均值的红外图像背景抑制方法，包括以下步骤：(1)计算机设备读入未处理的红外图像数据；(2)获得子带系数采用非下采样轮廓波变换对读入图像进行多级尺度分解和方向分解，获得多个与读入图像尺寸相同的高频方向子带和一个与读入图像尺寸相同的低频子带；(3)修改子带系数3a)采用非局部均值滤波方法修改高频方向子带系数；3b)采用最大中值滤波方法修改低频子带系数；(4)重构子带系数采用非下采样轮廓波逆变换逐级对子带系数进行方向重构和尺度重构，获得估计的背景图像；(5)获得结果图像将步骤(1)读入的红外图像与步骤(4)获得的估计背景图像相减，获得背景抑制的结果图像。2.根据权利要求1所述的基于多尺度非局部均值的红外图像背景抑制方法，其特征在于：所述的步骤1中，所读的红外图像包含淹没于云层、地面路网、地势起伏等强起伏背景杂波的弱小目标。3.根据权利要求1所述的基于多尺度非局部均值的红外图像背景抑制方法，其特征在于：所述的步骤2中多尺度分解时保持高频子带不变，采用非下采样塔式滤波器组分解低频子带，多方向分解时采用非下采样方向滤波器组分解高频子带。4.根据权利要求1所述的基于多尺度非局部均值的红外图像背景抑制方法，其特征在于：所述步骤3a)中非局部均值滤波方法修改高频方向子带系数时采用相似窗口的欧氏距离度量加权系数。5.根据权利要求1所述的基于多尺度非局部均值的红外图像背景抑制方法，其特征在于：所述的步骤4中方向重构时采用非下采样方向滤波器组逆变换，尺度重构时采用非下采样塔式滤波器组逆变换。2CCNN110222232202222333A说明书1/4页基于多尺度非局部均值的红外图像背景抑制方法技术领域[0001]本发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及目标检测领域中抑制红外图像背景杂波的方法。该方法将非下采样轮廓波变换和非局部均值滤波相结合应用到红外图像背景抑制领域，对输入的红外图像进行背景抑制，以便检测淹没在强起伏背景杂波中的弱小目标。背景技术[0002]在检测淹没于强起伏背景杂波中的红外弱小目标过程中，因目标与背景的对比度小，检测易受背景杂波的干扰，使得目标难以被准确检测，为了要可靠、稳定、准确地检测并跟踪红外弱小目标，目前往往采用背景抑制的方法，以达到提高信杂比的目的。[0003]背景抑制是被动红外探测与跟踪系统中重要而关键的一项核心技术。目前，红外弱小目标背景抑制技术常用的方法主要有：局部标准差滤波方法，数学形态学滤波方法，小波变换滤波方法等。[0004]YilmazA，ShafiqueK，ShahM.targettrackinginairborneforwardlookinginfraredimagery[J].Imagingvisioncomput.2003，21(7)，pp：623-635采用局部标准差滤波方法抑制图像背景，通过求取原始红外图像中各M×N邻域内的像素标准差来消除背景杂波对弱小目标的影响，该方法能够较好的提高红外弱小目标图像的信杂比，但是滤波结果存在的不足是：弱小目标部分形状特征被丢失，目标轮廓变大、边缘模糊，影响图像质量。[0005]FeiZhang，ChengfangLi，LinaShi.Detectingandtrackingdimmovingpointtarget