[發明專利]基于變分貝葉斯模型的紅外弱小目標圖像背景抑制方法

有效

• 申請號: 201710207017.8
• 申請日: 2017-03-31
• 公開（公告）號: CN108665420B
• 公開（公告）日: 2022-01-18
• 發明（設計）人: 秦翰林;呂恩龍;延翔;李佳;周慧鑫;曾慶杰;孫永麗;王婉婷;吳金莎;梁瑛;王春妹
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06K9/62;G06V10/762;G06V10/764
• 代理公司: 西安志帆知識產權代理事務所(普通合伙) 61258
• 代理人: 侯峰;韓素蘭

本發明公開了一種基于變分貝葉斯模型的紅外弱小目標圖像背景抑制方法，根據滑動窗口對紅外圖像進行分解，獲得若干個相同大小且相互重疊的圖像塊，之后，根據kNN方法對所述獲得的若干個相同大小且相互重疊的圖像塊進行聚類處理，獲得若干個不同的紅外圖像塊聚類，再根據變分貝葉斯理論模型抑制所述獲得的紅外圖像塊聚類中的背景成分，最后對經背景抑制的紅外圖像塊聚類進行重構獲得背景抑制后的圖像。本發明有效地抑制紅外圖像中所包含的高灰度級、起伏劇烈的紅外背景，并能夠突出目標信息，便于后續的目標分割與檢測。

技術領域

本發明屬于數字圖像處理領域，具體涉及一種基于變分貝葉斯模型的紅外弱小目標圖像背景抑制方法。

背景技術

由于紅外成像探測系統具有被動探測、高度隱蔽和全天時探測的能力而被廣泛的應用到自動目標識別設備中。當所關注目標距離紅外成像探測系統較遠，在紅外圖像中通常顯示為復雜背景中的幾個像素點，同時，由于大氣衰減及干擾，紅外圖像中目標與背景的對比度和信噪比較低，其為紅外成像探測系統對目標的精確檢測帶來了巨大的困難。因此，如何從低對比度、低信噪比的紅外圖像中精確地的檢測出目標成為提高紅外成像探測系統性能中的一項關鍵技術。

紅外弱小目標圖像背景抑制是紅外成像探測系統精確檢測目標的關鍵步驟。到目前為止，紅外圖像背景抑制的方法主要包括基于時域、空域、頻域和形態學濾波等方法。例如，基于時域輪廓線的下駐點濾波方法在時域上抑制背景雜波，檢測運動的紅外弱小目標，對于背景變化劇烈、目標運動速度緩慢的紅外序列圖像效果較差。

基于最大中值/均值濾波的紅外弱小目標背景抑制方法，在空域上對圖像進行處理，極易受窗口大小的影響，當窗口過大時，會導致背景雜波抑制效果變差，且容易在目標點周圍產生虛假輪廓，定位精度也較差；基于形態學Top-hat變換的弱小目標背景抑制方法，這種方法對背景雜波的抑制效果與結構元素的選擇有非常密切聯系，由于圖像中的目標和噪聲均隨機出現，在沒有先驗知識的情況下找到合適的結構元素十分困難。

利用二維最小均方誤差濾波(TDLMS)的自適應線性預測方法，在預測過程中采用最小均方誤差準則，當原始紅外圖像中含有強相關雜波時，二維最小均方濾波可以利用雜波的相關性，從濾波器的輸入信號中預測得到雜波分量并消除，而在濾波器的殘差中得到目標信號分量，該方法對非平穩背景反而可能會導致信噪比的降低。

目前的紅外圖像背景抑制方法均難以有效地抑制包含較高灰度級、起伏劇烈的復雜紅外背景。

發明內容

有鑒于此，本發明的主要目的在于提供一種基于變分貝葉斯模型的紅外弱小目標圖像背景抑制方法。

為達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的：

本發明實施例提供一種基于變分貝葉斯模型的紅外弱小目標圖像背景抑制方法，該方法為：根據滑動窗口對紅外圖像進行分解，獲得若干個相同大小且相互重疊的圖像塊，之后，根據kNN方法對所述獲得的若干個相同大小且相互重疊的圖像塊進行聚類處理，獲得若干個不同的紅外圖像塊聚類，再根據變分貝葉斯理論模型抑制所述獲得的紅外圖像塊聚類中的背景成分，最后對經背景抑制的紅外圖像塊聚類進行重構獲得背景抑制后的圖像。

上述方案中，所述根據滑動窗口對紅外圖像進行分解，具體為：選取大小為m×n的窗口，將窗口在大小為M×N的紅外圖像矩陣中滑動，通過窗口所覆蓋的數據獲得若干個大小相同且相互重疊的圖像塊。

上述方案中，所述根據kNN方法對所述獲得的若干個相同大小且相互重疊的圖像塊進行聚類處理，具體為：隨機選取k個圖像塊作為聚類的中心，根據kNN方法和歐氏距離最近原則將所有圖像塊根據分為k個聚類。

上述方案中，所述根據變分貝葉斯理論模型抑制所述獲得的紅外圖像塊聚類中的背景成分，具體為：