[發明專利]一種應用于紅外全景系統的虛假目標識別方法及存儲介質

有效

• 申請號: 202010979847.4
• 申請日: 2020-09-17
• 公開（公告）號: CN112257505B
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發明（設計）人: 張晉;宋治杭;朱亮;林丹丹;李偉;杜欣悅;李銳華;張雁偉;林宇;范洪波
• 申請（專利權）人: 昆明物理研究所
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/764
• 代理公司: 昆明今威專利商標代理有限公司 53115
• 代理人: 賽曉剛

本發明公開了一種應用于紅外全景系統的虛假目標識別方法及存儲介質，該方法利用Lucas?Kanade光流法中建立圖像金字塔思想，針對紅外全景圖像大分辨率且相鄰幀運動目標位置間距較大等問題，能夠把其中因建筑物或地雜波干擾生成的虛假目標加以剔除以方便后續監控跟蹤任務。本發明的方法那個以FPGA+DSP架構的嵌入式平臺為目標計算機，有效地克服了基于特征分類識別的算法由于全景成像系統的視場范圍增大、目標數量增多等因素造成的計算量增加導致依托現有基于嵌入式的計算平臺是無法實現的問題。本發明的方法處理后圖像中真實運動目標被實線框出，而虛假的目標則被虛線框出，對全景紅外圖像中容易引起誤檢測的目標起到了良好的篩除作用。

技術領域

本發明涉及一種應用于紅外全景系統的虛假目標識別方法及存儲介質，屬于紅外探測技術領域。

背景技術

大視場多目標監視是目前紅外成像領域研究的熱點，紅外探測系統正朝著高分辨率、多像元、超大視場成像的方向發展。

對應大視場下多目標的監視與跟蹤任務，視場的增大，紅外圖像的背景成分變得極其復雜，又加上來自地面建筑物、地雜波等的干擾，極其容易在圖像區域產生偽目標，造成紅外全景系統的虛警。

在實施全景搜索跟蹤的任務過程中，視場中難免出現虛假運動目標，其中既有靜止物體，也可能包含運動方向與真實目標不一致的物體。

由于紅外全景搜索跟蹤系統中全景圖像需要周掃設備旋轉一周才能產生一幅圖像，因而幀率普遍較慢，生成一幅圖像往往需要1秒甚至更長的時間。較長的相鄰幀時間間隔和全景圖具備的大視場范圍極易造成前后兩幅全景圖中同一運動物體位置間距較大，以及圖像中因地雜波和建筑物材料生成的高亮區域形成偽目標造成干擾等問題。這類偽目標如果不加以剔除，全景搜索跟蹤系統無法對其加以甄別，這將給后續跟蹤任務帶來極大負擔，并帶來高虛警率等弊端，極大降低紅外全景搜索跟蹤系統的工作效能。

如果不能對以上虛假目標及時進行識別并剔除，將會嚴重影響后續搜索跟蹤任務的執行。

針對運動目標監控中虛假目標提出了的問題，國防科技大學王衛華等人提出了一種基于興趣區(ROI)提取的目標實時監測算法，根據目標運動特性與灰度特性快速提取目標可能存在的興趣區，再針對興趣區內的局部目標圖像切片，進一步剔除虛假目標干擾；武漢大學陳炳文提出一種基于時空融合與粒子濾波的弱目標檢測算法，熟悉那里用像素點的幀間、領域相關性，采用短程非參數核建模算法檢測候選目標，接著采用粒子濾波跟蹤候選目標，以剔除虛假目標得到真實航跡；西南技術物理研究所王雪梅等提出了基于背景檢測的單幀檢測弱小目標改進算法，結合多方向多極梯度算法，對背景預測初步檢測出來的可能目標點進一步檢測，從而排除虛假目標。

可見，傳統紅外偽目標甄別多依賴于對目標特征加以識別來作出判斷，這對于小視場目標數量較少的情況比較合適，一旦視場范圍增大目標數量增多，基于特征分類識別的算法計算量將大為增加，而全景成像系統視場方位涵蓋360度，實際獲得圖像中高亮目標區域往往達到數十個，如果依賴傳統特征識別方法對每一幀圖像都完成偽目標甄別工作，則依托目前基于嵌入式的計算平臺是無法實現的。

此外，上述方法并不專門針對全景圖像，因此對于全景圖像中同一運動目標幀間距離過大造成的影響，這些方法并不能有效解決。

發明內容

本發明的目的是提供一種應用于紅外全景系統的虛假目標識別方法，該方法利用Lucas-Kanade光流法中建立圖像金字塔思想，針對紅外全景圖像大分辨率且相鄰幀運動目標位置間距較大等問題，能夠把其中因建筑物或地雜波干擾生成的虛假目標加以剔除以方便后續監控跟蹤任務。

本發明的技術方案是：

本方法針對以上問題提出了一種以FPGA+DSP架構的嵌入式平臺為目標計算機、基于Lucas-Kanade光流特征的紅外全景系統虛假目標甄別與剔除的應用于紅外全景系統的虛假目標識別方法，其具體實現步驟如下：