[發明專利]一種基于圖像序列多重差分的目標識別方法

在審

• 申請號: 202011497566.1
• 申請日: 2020-12-17
• 公開（公告）號: CN112634154A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 陸勝旺;甘海真;蘇曉光;尹勝剛;余雪兵;常曉明;王垂喜;于士龍;李定臻;楊亞偉;徐藝戈;楊志浩;李志勇
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍63623部隊
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/246
• 代理公司: 北京中南長風知識產權代理事務所(普通合伙) 11674
• 代理人: 穆麗紅

本發明涉及一種基于圖像序列多重差分的目標識別方法，基于序列圖像多重差分識別算法，去除圖像中的動態目標；所述序列圖像為包含有目標和大量恒星的連續三幀圖像，所述動態目標為恒星。本發明能夠有效剔除背景噪聲，尤其是恒星等干擾信號，大大提高目標識別率。

技術領域

本發明屬于圖像識別技術領域，尤其涉及一種基于圖像序列多重差分的目標識別方法。

背景技術

大視場光電設備對靜止軌道空間目標的探測圖像由靜止軌道目標、星體、背景噪聲及探測器噪聲等組成。不論是靜止軌道目標，還是星體，其在空域上的灰度分布均表現為灰度局部奇異點，形態特征大大弱化，細節特征基本缺失。由于大氣湍流和光學系統點擴散函數等影響，目標灰度分布并不是一個單點脈沖，而是近似為一個陡峭的二維高斯曲面或退化為一個尖峰脈沖，星像大小分布范圍較大，直徑在幾個至幾十像素之間，且星像較小的暗弱目標占絕大多數。

背景圖像主要源于空間背景輻射及大氣散射，在空間上成大面積連續分布狀態，呈現一定起伏性和較強的空域相關性，其灰度值較低，占據圖像的絕大多數像素，是圖像序列空間頻率中的低頻部分。但是，當圖像受到月光和云層等影響時，其在空間上呈大范圍連續起伏或強烈起伏分布，暗背景處目標的灰度值可能會低于亮背景的灰度值，目標常淹沒于背景雜波之中。

圖像噪聲主要是CCD傳感器噪聲，如暗電流噪聲、光子噪聲和讀出噪聲等，一般與背景像素無關，其空間分布隨機，幀與幀之間的分布也沒有相關性，一般可認為是高斯白噪聲過程。從CCD圖像序列分析，可知：從星像大小和灰度分布等方面來講，空間目標和背景恒星之間的區分度較小，僅通過數字圖像的灰度特征難以正確識別，或者識別效率較低。

綜述所述，大視場光電設備對靜止軌道空間目標的探測圖像，具有背景復雜、目標細節特征缺失等特點，基于單幀圖像難以有效準確識別目標的問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于圖像序列多重差分的目標識別方法，有效剔除背景噪聲，尤其是恒星等干擾信號，大大提高目標識別率。

本發明提供了一種基于圖像序列多重差分的目標識別方法，基于序列圖像多重差分識別算法，去除圖像中的動態目標，所述序列圖像多重差分識別算法如下：

p″′＝p₁-(p₁-p₂)-(p₁-(p₁-p₂)-(p₂-(p₂-p₃)))；

其中，p″′為識別后的圖像；p₁、p₂、p₃分別為相鄰的三幅圖像。

進一步地，所述序列圖像為包含有目標和大量恒星的連續三幀圖像，所述動態目標為恒星。

借由上述方案，通過基于圖像序列多重差分的目標識別方法，能夠有效剔除背景噪聲，尤其是恒星等干擾信號，大大提高目標識別率。

上述說明僅是本發明技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本發明的技術手段，并可依照說明書的內容予以實施，以下以本發明的較佳實施例詳細說明如后。

附圖說明

圖1是探測系統獲取的包含目標和大量恒星的圖像；

圖2是連續獲取的3幅圖像；(a)、(b)、(c)依次為連續3幀圖像；

圖3是恒星成像存在斷線現象圖；

圖4是P1-(P1-P2)得到的結果圖；

圖5是本發明多重差分法示意圖；

圖6是本發明p1-(p1-p2)-(p1-(p1-p2)-(p2-(p2-p3)))得到的結果；