[發(fā)明專利]一種基于形態(tài)學濾波和SVD的弱小目標檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510837688.3
• 申請日: 2015-11-26
• 公開（公告）號: CN105469428A
• 公開（公告）日: 2016-04-06
• 發(fā)明（設計）人: 王敏
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 婁嘉寧

1.一種基于形態(tài)學濾波和SVD的弱小目標檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：輸入待檢測的視頻序列，通過形態(tài)學濾波目標增強算法進行背景抑制、噪聲去除，得到預處理后圖像序列；

步驟2：從預處理后的圖像序列中，讀入Nmax幅圖像組成的圖像序列，進行幀數(shù)估計，得到需要處理的幀數(shù)N；

步驟3：讀入N+1幅圖像，包括需要處理的N幀圖像和N幀圖像的后一幅圖像，并將N+1幅圖像組成的圖像合并成二維數(shù)據(jù)，求其自相關矩陣并對其自相關矩陣進行SVD；

步驟4：選擇中間特征值對應特征向量重構(gòu)圖像序列，得到重構(gòu)圖像序列；

步驟5：對重構(gòu)圖像序列進行閾值分割，從背景中分離得到原圖像中弱小目標的位置；

步驟6：對步驟4中得到的重構(gòu)圖像序列中的每幅圖像分別進行幀間位置修正與幀內(nèi)位置修正；

步驟7：將N代替Nmax后，重復步驟2～7，直到Nmax幅圖像組成的圖像序列中最后一幅圖像處理完成后輸出結(jié)果；

所述步驟2中幀數(shù)估計的方法為：讀入Nmax幅圖像組成的圖像序列，對讀入的所有圖像進行兩兩差分操作得到Nmax-1幀圖像序列，然后對Nmax-1幀圖像序列中的每一幅圖像總像素求和，再用求得的Nmax-1個像素和分別除以對應圖像的寬和高得到Nmax-1個評估值，將Nmax-1個評估值求平均到Nmax幀圖像變化劇烈程度的值X，最后將圖像變化劇烈程度X代入公式中，得到本次需要處理的圖像幀數(shù)N，其中，Nmax表示最大處理幀數(shù)，Nmin表示最小處理幀數(shù)。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于形態(tài)學濾波和SVD的弱小目標檢測方法，其特征在于：所述步驟1中形態(tài)學濾波目標增強算法采用圓形作為結(jié)構(gòu)元素。

3.根據(jù)權利要求1所述的基于形態(tài)學濾波和SVD的弱小目標檢測方法，其特征在于：所述步驟1中利用形態(tài)學濾波目標增強算法先對待檢測視頻中的每一幀圖像進行閉運算，然后對有能填入砂眼噪聲之間的圖像內(nèi)部或不會形成退化矩形的區(qū)域進行開運算。

4.根據(jù)權利要求1所述的基于形態(tài)學濾波和SVD的弱小目標檢測方法，其特征在于：所述最大處理幀數(shù)Nmax設為25，最小處理幀數(shù)Nmin設為5。

5.根據(jù)權利要求1所述的基于形態(tài)學濾波和SVD的弱小目標檢測方法，其特征在于：所述步驟5中采用最大熵方法對圖像進行閾值分割。

6.根據(jù)權利要求1所述的基于形態(tài)學濾波和SVD的弱小目標檢測方法，其特征在于：所述步驟6中修正方法為：在當前搜索窗口內(nèi)尋找灰度最大值，然后將灰度最大值的坐標作為下次搜索窗口的中心位置迭代搜索，直到最終搜索窗口不變?yōu)橹梗@時搜索窗口中心的位置即為目標位置。