[發(fā)明專利]一種基于紅外視頻圖像的小目標(biāo)檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911325125.0
• 申請(qǐng)日: 2019-12-20
• 公開（公告）號(hào): CN111160181B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梁軍利;程志偉;劉睿愷
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06V20/40
• 分類號(hào): G06V20/40;G06V20/20
• 代理公司: 西安弘理專利事務(wù)所 61214
• 代理人: 曾慶喜

本發(fā)明公開的一種基于紅外視頻圖像的小目標(biāo)檢測(cè)方法，包括以下步驟：步驟1：將M幀紅外視頻序列的每一幀作為列向量輸入，構(gòu)成數(shù)據(jù)矩陣；步驟2：建立以魯棒矩陣近似理論為背景建模方式，外加基于目標(biāo)稀疏表達(dá)項(xiàng)和抗噪聲干擾項(xiàng)的紅外視頻圖像目標(biāo)檢測(cè)模型；步驟3：運(yùn)用ADMM求解檢測(cè)模型，得到紅外視頻背景部分和目標(biāo)部分的最優(yōu)解；步驟4：將背景部分和目標(biāo)部分轉(zhuǎn)換到視頻形式并輸出。本發(fā)明一種基于紅外視頻圖像的小目標(biāo)檢測(cè)方法，能準(zhǔn)確的檢測(cè)出紅外小目標(biāo)，即使在目標(biāo)微弱至僅有幾像素的情況下也能夠?qū)崿F(xiàn)小目標(biāo)的準(zhǔn)確有效提取；其次，檢測(cè)結(jié)果不受目標(biāo)運(yùn)動(dòng)情況的限制，當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)重復(fù)軌跡時(shí)也可實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確檢測(cè)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于視頻圖像處理方法技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于紅外視頻圖像的小目標(biāo)檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

隨著紅外成像技術(shù)的不斷發(fā)展，紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在軍事領(lǐng)域和民用領(lǐng)域均得到了廣泛的應(yīng)用，一方面，在軍事應(yīng)用領(lǐng)域，全天候的紅外搜索與跟蹤系統(tǒng)(InfraredSearch and Track Systems，IRST)意義重大，與雷達(dá)探測(cè)的主動(dòng)作戰(zhàn)相比，它不僅可以被動(dòng)探測(cè)，隱蔽性更好，不易被敵方發(fā)現(xiàn)，而且具備全天候檢測(cè)的能力和抗電磁干擾能力，因此紅外成像技術(shù)在軍事領(lǐng)域發(fā)揮了極為重要的作用，如天基紅外預(yù)警的核心技術(shù)之一便是紅外探測(cè)系統(tǒng)。另一方面，在民用領(lǐng)域，紅外成像的作用也不可小覷，如隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，無人機(jī)掀起了時(shí)代的新熱潮，然而無人機(jī)的非法使用也給國(guó)家安全和人民生活安全帶來了威脅，此時(shí)便需要一個(gè)可以實(shí)現(xiàn)檢測(cè)功能的有力且可靠的系統(tǒng)；此外，紅外成像在居民生活區(qū)的安全監(jiān)控、生物醫(yī)學(xué)等方面也做出了突出貢獻(xiàn)。

然而，紅外成像也存在一些不足，其成像結(jié)果受到目標(biāo)輻射強(qiáng)度和探測(cè)距離的影響較大，首先，隨著探測(cè)距離的增大，紅外成像的目標(biāo)越小，目標(biāo)輻射越小，成像的目標(biāo)強(qiáng)度也越弱。但通常情況下，目標(biāo)與紅外探測(cè)器之間的距離是較遠(yuǎn)的，探測(cè)器捕捉到的目標(biāo)信息通常呈現(xiàn)為大小只有幾個(gè)像素至幾十像素的微弱目標(biāo)點(diǎn)，而且特征信息不明顯(如紋理、形狀等)，加之以紅外成像結(jié)果較易收到環(huán)境因素(大氣輻射等)的影響，成像結(jié)果的信噪比往往較低，這就導(dǎo)致目標(biāo)點(diǎn)的灰度值相對(duì)于背景和噪聲部分而言區(qū)分并不大，這就給目標(biāo)的檢測(cè)帶來了很大的困難。因此，研究基于紅外視頻圖像的弱小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)具有極大的理論創(chuàng)新意義和現(xiàn)實(shí)使用價(jià)值。

目標(biāo)檢測(cè)一般是基于背景提取和前景分離技術(shù)進(jìn)行的，即通過某種背景建模策略，把視頻圖像分為背景部分和前景部分，目前常用的目標(biāo)檢測(cè)方法有高斯背景建模法、幀差法、低秩分解法等，但這些算法仍受到諸多因素的限制。首先，高斯背景建模法在復(fù)雜背景下的虛警率較高，且容易產(chǎn)生“鬼影現(xiàn)象”；采用幀差法得到的檢測(cè)結(jié)果受目標(biāo)運(yùn)動(dòng)情況的影響較大，難以檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)緩慢或具有重復(fù)運(yùn)動(dòng)軌跡的目標(biāo)，存在“空洞現(xiàn)象”；這些問題都給實(shí)際應(yīng)用帶來了極大的限制，如無人機(jī)在執(zhí)行偵察任務(wù)時(shí)需在某處盤旋飛行，此時(shí)采用上述方法均無法完整、連續(xù)地檢測(cè)出目標(biāo)；此外，當(dāng)目標(biāo)較小時(shí)，環(huán)境因素帶來的干擾噪聲仍然會(huì)對(duì)采用低秩矩陣分解法的檢測(cè)結(jié)果產(chǎn)生較大影響。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于紅外視頻圖像的小目標(biāo)檢測(cè)方法，能準(zhǔn)確檢測(cè)出紅外小目標(biāo)并不受目標(biāo)運(yùn)動(dòng)情況的限制。

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種基于紅外視頻圖像的小目標(biāo)檢測(cè)方法，包括以下步驟：

步驟1：將M幀紅外視頻序列的每一幀作為列向量輸入，構(gòu)成數(shù)據(jù)矩陣；

步驟2：假設(shè)步驟1中輸入的數(shù)據(jù)矩陣由背景、目標(biāo)和干擾噪聲三部分構(gòu)成，基于陣列信號(hào)處理的理論，建立以魯棒矩陣近似理論為背景建模方式，外加基于目標(biāo)稀疏表達(dá)項(xiàng)和抗噪聲干擾項(xiàng)的紅外視頻圖像目標(biāo)檢測(cè)模型；

步驟3：運(yùn)用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipilers，ADMM)求解步驟2中得到的紅外視頻圖像目標(biāo)檢測(cè)模型，得到紅外視頻背景部分和目標(biāo)部分的最優(yōu)解；

步驟4：將步驟3求解得到的背景部分和目標(biāo)部分轉(zhuǎn)換到視頻形式并輸出。