[發(fā)明專利]基于自適應(yīng)尺度圖像塊加權(quán)差測量的紅外小目標(biāo)檢測方法和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110457402.4
• 申請(qǐng)日: 2021-04-27
• 公開（公告）號(hào): CN113205494B
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬泳;裘兆炳;樊凡;黃珺;張燦
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/194;G06T5/00;G06T5/20
• 代理公司: 武漢科皓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 王琪

1.基于自適應(yīng)尺度圖像塊加權(quán)差測量的紅外小目標(biāo)檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，輸入大小為M×N紅外圖像I，其中圖像I的像素的灰度值表示為I(x，y)，x＝1，2，...，M，y＝1，2，...，N；

步驟2，通過Sobel算子對(duì)所述紅外圖像I進(jìn)行邊緣檢測，獲取邊緣檢測圖像F，其中圖像F中像素(x，y)的灰度值表示為F(x，y)，x＝1，2，...，M，y＝1，2，...，N；

步驟3，從(x，y)＝(1，1)到(x，y)＝(M，N)遍歷所述邊緣檢測圖像F所有像素點(diǎn)，在左、上、右、下四個(gè)方向上，計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)(x，y)的λ范圍以內(nèi)的小目標(biāo)自適應(yīng)尺寸圖L₁(x，y)、L₂(x，y)、L₃(x，y)、L₄(x，y)；

步驟4，根據(jù)小目標(biāo)自適應(yīng)尺寸圖L₁(x，y)、L₂(x，y)、L₃(x，y)、L₄(x，y)，在紅外圖像I中，計(jì)算每個(gè)像素(x，y)的加權(quán)差異ASPWD(x，y)；

步驟4的具體實(shí)現(xiàn)包括如下子步驟；

步驟4.1，在紅外圖像I中，對(duì)每一個(gè)像素(x，y)，以所述像素(x，y)為中心構(gòu)建在左、上、右、下四個(gè)方向分別長L₁(x，y)、L₂(x，y)、L₃(x，y)、L₄(x，y)的矩形，即目標(biāo)區(qū)域T(x，y)；

步驟4.2，以所述像素(x，y)為中心構(gòu)建1個(gè)m×n大小的矩形區(qū)域，并排除與目標(biāo)區(qū)域重疊的部分，即得到背景區(qū)域B(x，y)；

步驟4.3，分別計(jì)算所述目標(biāo)區(qū)域T(x，y)的灰度值的均值m_T(x，y)和所述背景區(qū)域B(x，y)的灰度值的均值m_B(x，y)，計(jì)算公式為：

其中N和N_B分別表示區(qū)域T(x，y)和區(qū)域B(x，y)的像素個(gè)數(shù)；

步驟4.4，分別計(jì)算所述目標(biāo)區(qū)域T(x，y)的信息熵IE_T(x，y)和所述背景區(qū)域B(x，y)的灰度值的信息熵IE_B(x，y)，計(jì)算公式為：

其中n_k表示區(qū)域中存在第k個(gè)像素點(diǎn)的灰度值的像素總數(shù)，p_k表示該灰度值在區(qū)域中的概率密度；

步驟4.5，根據(jù)所述目標(biāo)區(qū)域均值m_T(x，y)和信息熵IE_T(x，y)和與所述背景區(qū)域均值m_B(x，y)和信息熵IE_B(x，y)，計(jì)算該像素點(diǎn)的加權(quán)差異ASPWD(x，y)，計(jì)算公式為：

其中，ASPWD表示自適應(yīng)尺度圖像塊加權(quán)差測量增強(qiáng)圖；

步驟5，根據(jù)求得的各像素點(diǎn)的加權(quán)差異ASPWD(x，y)構(gòu)建一幅ASPWD增強(qiáng)圖，對(duì)ASPWD增強(qiáng)圖進(jìn)行自適應(yīng)閾值分割，獲取紅外弱小目標(biāo)檢測結(jié)果。