[發(fā)明專利]基于多方向環(huán)形梯度法的紅外小目標快速提取方法

有效

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• 申請日: 2018-04-23
• 公開（公告）號: CN108898573B
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發(fā)明（設計）人: 邵曉鵬;李慶輝;王博洋;孫帥;陳星;李拓;李召;趙小明
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 西安嘉思特知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 61230
• 代理人: 劉長春

本發(fā)明公開了一種基于多方向環(huán)形梯度法的紅外小目標快速提取方法，包括以下步驟：S1、選取待檢測目標圖像，根據(jù)待檢測目標圖像中的目標單元大小確定模板，將模板對應到待檢測目標圖像的檢測窗口，其中模板為大小為M*M像素的窗口，其中M≤20；S2、將模板由內(nèi)向外依次劃分為第一環(huán)形區(qū)域、第二環(huán)形區(qū)域、第三環(huán)形區(qū)域，并且使得第二環(huán)形區(qū)域至少包含8個子像素；S3、將第二環(huán)形區(qū)域分割為8塊連續(xù)的第一子區(qū)域，對應的，將第三環(huán)形區(qū)域分割為8塊連續(xù)的第二子區(qū)域；S4、分別計算并對比第一環(huán)形區(qū)域、第一子區(qū)域、第二子區(qū)域內(nèi)子像素的平均亮度值，判斷模板對應的檢測窗口是否存在目標單元。本發(fā)明方法能夠提升檢測準確度和檢測效率。

技術領域

本發(fā)明屬于紅外圖像處理領域，具體涉及一種基于多方向環(huán)形梯度法的紅外小目標快速提取方法。

背景技術

紅外目標檢測是計算機視覺中的一項重要分支。人類對紅外目標檢測技術的研究最初來源于對響尾蛇捕食機制的研究。響尾蛇的視覺系統(tǒng)非常遲鈍，幾乎對可見光刺激沒有任何反應。但是由于響尾蛇對紅外熱源非常敏感，因此它可以很容易地捕獲食物。響尾蛇的熱源敏感器位于眼睛和鼻孔之間，該敏感器在收集小動物的熱信號后，將其傳遞給大腦，之后大腦控制響尾蛇獲取食物。受此啟發(fā)，在20世紀40年代，人們研制出一種空對空導彈，它的紅外敏感元件的材料使用硫化鉛，對飛機的尾焰發(fā)射的紅外輻射線非常敏感。當導彈上紅外敏感器接收到紅外輻射線后，在控制系統(tǒng)引導下對飛機尾部進行攻擊。從此，世界各國都開始對紅外目標檢測技術進行研究。紅外目標檢測技術主要利用背景和目標之間的紅外輻射差異來進行目標進行檢測。紅外目標檢測系統(tǒng)是一種基于被動探測技術的光機電一體化系統(tǒng)，它具有隱蔽性好、抗干擾能力強等優(yōu)點，被廣泛地應用于紅外告警和精確制導等武器裝備系統(tǒng)中。對于軍事領域而言，復雜背景下高效、魯棒、可靠的小目標檢測的研究是一項非常的技術，進行小目標檢測和跟蹤技術的研究對于提高在未來戰(zhàn)爭中的預警及反擊能力具有很高的軍事價值。除了軍事領域，紅外弱小目標的檢測還可應用于工業(yè)控制、醫(yī)療事業(yè)、交通安全等民用領域。例如在醫(yī)療領域，如果能很好的利用紅外檢測技術及早的發(fā)現(xiàn)弱小病理細胞，進而及時治療，則將會避免很多人間悲劇。在交通安全領域，如果能不受外在背景，天氣的影響，自動檢測跟蹤感興趣目標，則對人類的發(fā)展有劃時代的意義。

在現(xiàn)有方案提出的一種基于多向梯度特征的紅外目標檢測方法中，紅外圖像的背景主要是大面積緩慢變化的低頻成分。例如云、山、海面、船只和建筑物等，在空間上往往呈大面積的連續(xù)分布狀態(tài)，在紅外輻射的強度上也呈漸變過渡狀態(tài)，從而使得背景紅外圖像在圖像灰度空間分布上具有較大的相關性。紅外小目標背景灰度對比度較低，且?guī)缀纬叽巛^小。目標的幾何尺寸小到無法提取任何形狀信息，通常只是一個亮點或亮斑，可利用的目標檢測信息通常僅包括其灰度和運動信息。該算法以目標像素和背景像素的灰度梯度為基礎，目標在紅外圖像中具有全向梯度特征，因此可根據(jù)該特征實現(xiàn)目標的檢測。

在單幀圖像中，定義待檢測點和參考點之間的梯度為：

g(x,y,Δx,Δy)＝f(x,y,k)-f(x+Δx,y+Δy)

式中(x,y)為待檢點坐標；Δx，Δy分別為參考點與待檢測點的坐標差。在待檢測點周圍8方向上選取8個參考點，分別記作f₁,f₂,f₃,f₄,f₅,f₆,f₇,f₈,用中心區(qū)域的f₀分別與8方向的灰度值作差，求出8個方向的梯度差，計算可能出現(xiàn)以下幾種情況：

1)若8個方向上的梯度值均較小，則認為該像素點為背景點；

2)若8個方向上的梯度值均較大，則認為該像素點為目標點；

3)若8個方向上的梯度值部分較大，則認為該像素點為背景的邊緣，非目標像素點。