[發(fā)明專利]一種基于分級LCM的快速小目標檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910371192.X
• 申請日: 2019-05-06
• 公開（公告）號: CN110135312B
• 公開（公告）日: 2022-05-03
• 發(fā)明（設計）人: 李曉峰;葉正;趙開開;傅志中;周寧
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06V20/00
• 分類號: G06V20/00;G06V10/30;G06T7/10;G06T7/187
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 周劉英

本發(fā)明公開了一種基于分級LCM的快速小目標檢測方法，屬于圖像處理中的小目標檢測技術領域。本發(fā)明的具體實現(xiàn)步驟為：首先針對待檢測圖像進行預處理，然后以圖像塊為基礎進行第一級LCM濾波處理，篩選出可疑目標區(qū)塊，其次以改進的多尺度LCM算法進行第二級濾波處理，實現(xiàn)對可疑目標區(qū)塊的目標增強，最后根據(jù)自適應閾值劃分，提取出待檢測小目標。本發(fā)明可以用于視頻序列中的小目標檢測與跟蹤系統(tǒng)中。

技術領域

本發(fā)明屬于圖像處理中的小目標檢測技術領域，具體涉及一種基于分級LCM(局部對比度)的快速小目標檢測方法。

背景技術

隨著現(xiàn)代科技的迅猛發(fā)展，紅外探測系統(tǒng)的性能取得了較大的提升。由于紅外圖像特殊的成像機理，在遠距離成像的條件下，目標的許多特征難以在紅外圖像中顯現(xiàn)出來。因此，紅外圖像中的小目標通常呈現(xiàn)出斑點狀、成像面積小、缺乏明顯的結構或紋理特征、信噪比低等特點，很容易淹沒在復雜背景和噪聲環(huán)境中。因此紅外小目標檢測與跟蹤技術就應運而生，目前已經成為廣泛應用于軍事領域和民用領域的通用技術。復雜背景下的紅外小目標檢測是紅外小目標檢測與跟蹤系統(tǒng)中的關鍵技術。通常來說，目標檢測的結果在很大程度上取決于算法性能的好壞，特別是在實時處理系統(tǒng)中，還需要對小目標進行準確快速的檢測。在不同的場景和條件下，紅外小目標檢測與跟蹤系統(tǒng)應該具有較好的穩(wěn)定性，并且在實現(xiàn)低虛警率的同時達到實時檢測的要求。

從1989年開始，SPIE每年都會舉辦有關弱小目標檢測技術的國際會議，研討弱小目標檢測技術的最新研究成果，數(shù)十年來相關的研究者們提出了各種檢測方法。早期提出的一些傳統(tǒng)的檢測方法大多數(shù)都是基于空域濾波變換，包括最大中值/均值濾波(具體可參考文獻《Deshpande,S D,Er,et al.Max-Mean and Max-Median filters for detectionof smalltargets[J].Proceedings of SPIE,1999,3809:74-83》)、雙邊濾波、卡爾曼濾波、形態(tài)學濾波(具體可參考文獻《V.Tom,T.Peli,M.Leung,and J.Bondaryk.Morphology-based algorithm for point target detection in infrared backgrounds[J]Proc.SPIE,Oct.1993,vol.1954,pp.2–11》)等方法。另一方面由于小波在不同尺度下生成的圖像信息提供了可以區(qū)分目標和背景的特征信息，因此基于這一思想，研究者們進一步提出了許多利用小波進行雜波背景小目標檢測的方法(具體可參考文獻《G.Boccignone,A.Chianese,and A.Picariello,Small target detection using wavelets,inProc.Int.Conf.Pattern Recognit.Aug.1998,vol.2,pp.1776–1778》)。