[發明專利]一種紅外遠小目標檢測方法

有效

• 申請號: 201711323185.X
• 申請日: 2017-12-13
• 公開（公告）號: CN108062523B
• 公開（公告）日: 2021-10-26
• 發明（設計）人: 劉光勝;祁偉;曹峰;楊粵濤;徐曉川
• 申請（專利權）人: 蘇州長風航空電子有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/11
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明揭示了一種紅外遠小目標檢測方法，包括稀疏殘差計算步驟、結構相似性計算步驟、通過線性關系將稀疏殘差和結構相似性信息融合，最終得到檢測成像。本發明利用加權稀疏殘差模型來重構遠小目標，其次，通過區域協方差來分析目標和背景區域的結構相似性，最后將稀疏殘差模型和結構相似性特征融合，有效地檢測出實際目標并且排除虛假目標。對比以往的紅外遠小目標檢測方法，本發明方法能夠在復雜場景下對感興趣的目標進行更加有效地檢測。

技術領域

本發明涉及一種目標檢測方法，尤其涉及一種紅外遠小目標檢測方法，屬于紅外目標檢測的技術領域。

背景技術

在計算機視覺和軍事領域，紅外遠小目標檢測是一個重要的研究熱點。隨著紅外成像技術的發展，紅外傳感器已經可以獲得高分辨率圖像，從而為目標檢測技術奠定了基礎。但是在復雜的場景下，紅外遠小目標檢測技術仍然面臨著很大的挑戰。文獻一(Tom,Victor T.,Peli,Tamar.,Leung,May and Bondaryk,Joseph E.:’Morphology-basedalgorithm for point target detection in infraredbackgrounds’,Proc.SPIE,1993,pp.2-11)提出基于形態學的top-hot濾波器方法。文獻二(Yang,L.,Yang,J and Yang,K.:’Adaptive detection for infrared smalltarget under sea-sky complexbackground’,Electronics Letters,2004,40(17),pp.1083-1085)采用自適應巴特沃斯高通濾波器。文獻三(Gu,Yanfeng.,Wang,Chen.,Liu,BaoXue and Zhang,Ye.:’A kernel-basednonparametric regression method for clutter removal in infraredsmalltargetdetection applications’,Geoscience and Remote Sensing Letters,2010,7(3),pp.469-473)通過基于核函數的非參數回歸方法實現背景預測和遠小目標檢測。文獻四(Bae,Tae-Wuk.,Zhang,Fei and Kweon,In-So.:’Edge directional 2DLMSfilter for infrared small target detection’,Infrared PhysicsTechnology,2012,55(1),pp.137-145)采用邊緣方向信息的最小均方濾波器。文獻五(Li,Li.,Li,Hui.,Li,Tian and Gao,Feng.:’Infrared small target detectionin compressive domain’,Electronics Letters,2014,50(7),pp.510-512)提出一種新穎的基于壓縮感知的紅外遠小目標檢測方法。盡管如此，針對復雜場景下的紅外遠小目標檢測問題仍然沒有有效地解決方案。

發明內容

本發明的目的是解決上述現有技術的不足，復雜場景下紅外遠小目標檢測仍然存在較大問題，提供一種紅外遠小目標檢測方法。

為了達到上述目的，本發明所采用的技術方案為：

一種紅外遠小目標檢測方法，包括如下步驟：

步驟一，稀疏殘差計算步驟，

利用SLIC算法將紅外圖像分割成若干個區域塊，

每個區域塊用p＝{x,y,lu,g_x,g_y}表示，

其中，lu是亮度信息，g_x，g_y是梯度信息，x，y是像素點坐標，

紅外圖像表示為P＝[p₁,p₂,...,p_N]，N是區域塊的數目，