[發明專利]紅外干擾源檢測的方法

有效

• 申請號: 201710422284.7
• 申請日: 2017-06-06
• 公開（公告）號: CN107220628B
• 公開（公告）日: 2020-04-07
• 發明（設計）人: 李霞;彭真明;楊琛;姚石磊;王俊
• 申請（專利權）人: 北京環境特性研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/40;G06K9/62;G06T5/00
• 代理公司: 北京格允知識產權代理有限公司 11609
• 代理人: 周嬌嬌

1.一種紅外干擾源檢測的方法，其特征在于，該方法應用于檢測裝置，包括：

所述檢測裝置接收同一個場景的多幅光譜波段圖像，分別對各幅光譜波段的圖像進行預處理操作，獲得預處理后的圖像；

所述檢測裝置將所述預處理后的圖像通過空間域的形態學特征提取，并進行背景抑制，獲得空間域處理后的圖像；

所述檢測裝置將所述預處理后的圖像進行時頻分析及時頻特征提取，獲得時頻分析后的圖像；

所述檢測裝置利用非下采樣輪廓波變換NSCT融合算法，對空間域處理后的圖像和時頻分析后的圖像進行多光譜特征級融合，獲得融合后的圖像，具體為：

所述檢測裝置將n幅同一場景多光譜圖像進行直方圖匹配；

所述檢測裝置分別對多個光譜波段圖像進行NSCT，獲得其高頻系數和低頻系數；

對各個圖像變換后的高頻系數的最高分解層的融合策略，選擇絕對值最大的高頻分量的系數作為融合結果；

對高頻系數的中間分解層的融合策略，選擇平均梯度值G最大的系數作為融合結果；

對各個圖像變換后的低頻系數，采用基于小波變換的平均值方法進行融合；

將NSCT的各個子帶和輪廓進行非下采樣輪廓變換的逆變換，得到多光譜特征級融合后的圖像；

所述檢測裝置對圖像融合過程中各圖像吻合度最大的興趣區域標記為干擾源區域，并通過經過樣本訓練的分類器對干擾源區域的時頻特征進行識別，獲得識別結果；

所述檢測裝置根據所述識別結果在原始圖像中標記干擾源區域。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預處理操作包括降噪和增強對比度。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述檢測裝置將所述預處理后的圖像通過空間域的形態學特征提取，并進行背景抑制，獲得空間域處理后的圖像，具體為：

所述檢測裝置對預處理后的圖像可疑的區域進行形態學腐蝕膨脹操作；通過圓形率判別和長寬比判別，排除形態上呈偏性或扁平型的疑似目標，得到背景抑制后的圖像，所述背景抑制后的圖像為空間域處理后的圖像。