[發(fā)明專利]一種基于二次圖像融合的小目標增強檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611024240.0
• 申請日: 2016-11-18
• 公開（公告）號: CN106611409B
• 公開（公告）日: 2019-07-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 國強;孫學超;阮國慶;王亞妮
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06T7/13
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于二次圖像融合的小目標增強檢測方法，其特征是包括以下步驟：

步驟一：將連續(xù)8幀紅外圖像序列分分成兩組，前4幀為A組，后4幀為B組；

步驟二：對A、B兩組圖像采用加權(quán)平均融合算法進行融合，得到兩張一次融合圖像；具體包括：

直接對像素點進行加權(quán)平均處理合成一幅圖像，原始圖像序列連續(xù)8幀都為含噪圖像：

A_i(n₁,n₂)＝f(n₁,n₂)+η_i(n₁,n₂)

i＝1，2…8；n₁和n₂代表行號和列號，f(n₁,n₂)代表不含噪聲的圖像信息，η_i(n₁,n₂)為像素點(n₁，n₂)處的噪聲為不相關(guān)、零均值噪聲，A_i(n₁,n₂)為紅外圖像中任意像素點的灰度值；

對連續(xù)4幀圖像進行加權(quán)平均融合后的圖像為：

a_i為融合系數(shù)，為加權(quán)平均融合后的圖像，其均值和標準差分別為：

為融合圖像的均值，為融合圖像的標準差，為像素點噪聲的標準差；

步驟三：對兩張一次融合圖像分別進行小波分解，得到圖像的高頻部分和低頻部分；

步驟四：采取不同的融合準則，對步驟三的高頻部分和低頻部分各自融合處理；

步驟五：對融合后的高頻部分和低頻部分進行小波重構(gòu)，得到二次融合圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于二次圖像融合的小目標增強檢測方法，其特征是步驟三具體包括：

(3.1)對每一原圖像分別進行小波變換，得到圖像的小波分解；

為步驟二中得到的融合圖像，G_i0為小波分解得到的低頻數(shù)據(jù)，G_i1和G_i2為小波分解得到的高頻數(shù)據(jù),i＝1,2，代表步驟二中的兩組融合結(jié)果；

(3.2)對(3.1)分解得到低頻數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)，采用不同的融合準則進行融合，所述不同的融合準則為：對低頻數(shù)據(jù)部分采用加權(quán)平均融合準則；對高頻數(shù)據(jù)部分采用局部方差準則，將G_i1和G_i2分成若干個M×N子塊圖像，對每個子塊圖像進行數(shù)值分布統(tǒng)計，計算其方差，

為采用加權(quán)平均融合準則對低頻數(shù)據(jù)融合的結(jié)果，G_i0(3.1)小波分解得到的低頻數(shù)據(jù)，為采用局部方差準則對高頻數(shù)據(jù)融合的結(jié)果，σ₁1、σ₂1分別是小波分解得到的G1部分的子塊圖像的方差，為采用局部方差準則對高頻數(shù)據(jù)融合的結(jié)果，σ₁2、σ₂2分別是小波分解得到的G2部分的子塊圖像的的方差；

(3.3)對上一步采用不同融合準則的到的低頻數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)進行小波重構(gòu)，得到二次融合圖像，