[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

本發明提供一種紅外干擾源檢測的方法，用于檢測裝置，包括：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；將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；將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；利用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；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，對干擾源區域的時頻特征進行識別，獲得識別結果；根據識別結果在原始圖像中標記干擾源區域。檢測率高、運算速度快、干擾率低且可靠性高的優點。

技術領域

本發明涉及遙感技術領域，特別是指一種紅外干擾源檢測的方法。

背景技術

近年來，全球軍備競爭日益激烈，出于國家安全及戰略發展的需要，地球外層空間的開發和利用得到了越來越多的重視。衛星作為監視、探測和跟蹤的重要手段。

紅外成像系統不僅能透過煙、塵、霧等障礙來探測目標，實現晝夜連續被動探測，而且可以觀察目標細節，進一步識別、精確定位及跟蹤目標。利用天基衛星的紅外成像系統對地觀測，作為一種先進的電子信息技術手段在地形勘探、飛行目標監測、農林業數據統計和氣象與自然災害監控等多種領域廣泛使用。

由于紅外探測器噪聲與視場中雜波干擾，很難將目標從紅外圖像中提取出來。在紅外空域弱小目標探測系統中，火山對目標檢測過程中產生干擾的固定因素來源。在紅外圖像處理和目標識別中，去除干擾和噪聲，提高實際應用中的成功檢測率，降低干擾率。

干擾源的檢測實質上也是一種紅外目標的檢測，但是不同的干擾源都具有固定且明顯的能量特征、運動特征、頻譜特征等。目前，國內外對紅外目標檢測的技術研究主要是對紅外目標的直接檢測方法。歸納起來，根據檢測目標的先驗信息和與背景信息特征，紅外目標的檢測主要分為兩大類：先檢測后跟蹤(Detection-Before-Track，DBT)算法和先跟蹤后檢測(Track-Before-Detection，TBD)算法。其中，DBT算法先在單幀圖片中通過背景抑制和目標分割在圖像中標定所有疑似目標，再利用多幀圖像序列信息排除虛假目標，最后得到真正的檢測目標。該方法常常通過空間域濾波、頻率域濾波、小波變換、形態學濾波等進行背景抑制，再根據目標在多幀圖像序列中的運動連續性進行篩選和判別。但是在復雜背景下，這種方法的目標檢測性不是很理想。

TBD算法是通過對運動目標軌跡進行檢測和跟蹤之后，根據軌跡的規律進行判別。優點是當目標圖像的信噪比較低時，還是能夠準確的避免目標的丟失。

常用的方法有時空域匹配濾波算法、多級假設進行檢驗、動態規劃等等。但是在同時檢測多條軌跡的過程中，要實現遍歷和窮盡搜索計算量很大，應用范圍小、實效性低。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種基于光譜特性和時頻特性的火山檢測方法，解決現有技術中對紅外目標檢測準確率低、實時性差的問題，同時也為復雜背景下紅外弱小目標的檢測提供了判斷條件。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案為：

一種紅外干擾源檢測的方法，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；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。