[發(fā)明專利]一種圖像增強的紅外目標檢測方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010419589.4
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111611907A
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發(fā)明（設計）人: 宮華;雷鳴;劉芳;許可
• 申請（專利權）人: 沈陽理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T5/00
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 李在川

1.一種圖像增強的紅外目標檢測方法，其特征在于包括如下步驟：

步驟1：獲取目標檢測圖像并按灰度級i進行灰度變換；

步驟2：基于自適應伽馬變換方法對目標檢測的灰度圖像進行伽瑪變換，得到變換后的圖像s；

步驟3：基于Sobel算子對自適應伽馬變換后的圖像s進行邊緣增強，得到增強后的圖像G*；

步驟4：將邊緣增強后的圖像G*輸入基于卷積神經網絡的目標檢測算法中進行目標檢測。

2.根據權利要求1所述的一種圖像增強的紅外目標檢測方法，其特征在于步驟2的過程如下：

步驟2.1：根據各灰度等級的像素點個數，確定自適應伽馬變換的γ值；

步驟2.2：對目標檢測圖像進行伽馬變換。

3.根據權利要求2所述的一種圖像增強的紅外目標檢測方法，其特征在于步驟2.1的過程如下：

步驟2.1.1：統(tǒng)計灰度變換后目標檢測圖像的各灰度等級對應的像素點個數num_i；

步驟2.1.2：基于自適應伽馬變換方法，獲取目標檢測圖像中相鄰15個灰度級的累積像素點個數的最大值時對應的灰度級gray，計算公式如下：

步驟2.1.3：確定自適應伽馬變換的γ值，計算公式如下：

4.根據權利要求2所述的一種圖像增強的紅外目標檢測方法，其特征在于所述對目標檢測圖像進行伽馬變換的過程如下：

s＝cr^γ,(c,γ＞0)(s,r∈[0,1])

其中，r為輸入圖像的像素點灰度值歸一化后的值，s為輸出圖像的像素點灰度值歸一化后的值，c和γ為常數。

5.根據權利要求1所述的一種圖像增強的紅外目標檢測方法，其特征在于步驟3的過程如下：

步驟3.1：基于Sobel算子，對自適應伽馬變換后圖像s求取X方向邊緣圖像，計算公式如下：

其中，G_x是s圖像的X方向邊緣圖像；

步驟3.2：對自適應伽馬變換后圖像s求取Y方向邊緣圖像，計算公式如下：

其中，G_y是s圖像的Y方向邊緣圖像；

步驟3.3：計算s圖像邊緣增強后的圖像G*，計算公式如下：

G^*＝a×G+b×s，(a+b＝1)

其中，a、b為權重值。