[發(fā)明專利]一種復雜背景下的紅外弱小目標檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110480586.6
• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113111878B
• 公開（公告）日: 2022-03-18
• 發(fā)明（設計）人: 藺素珍;祿曉飛;張海松;李大威
• 申請（專利權）人: 中北大學
• 主分類號: G06V10/25
• 分類號: G06V10/25;G06V10/74;G06K9/62
• 代理公司: 太原科衛(wèi)專利事務所(普通合伙) 14100
• 代理人: 朱源

1.一種復雜背景下的紅外弱小目標檢測方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟1：輸入一幅大小為M×N的待檢測紅外圖像I_in；

步驟2：將圖像I_in轉換為灰度圖像I；

步驟3.1：以灰度圖像I中的一點p₀為中心構建一個N×N的滑動窗口，該窗口分為多個單元，中心單元稱為cell₀，其周圍的單元cell_i是局部背景區(qū)域；

步驟3.2：降序排列中心單元的像素值后計算前K個灰度值的均值，即顯著亮度mMax；

步驟3.3：計算所有單元的池化亮度，即單元內所有像素灰度的均值；

步驟3.4：構建相接鄰域集合，并計算中心單元每個相接鄰域的灰度均值；

步驟3.5：構建相隔鄰域集合，并計算中心單元每個相隔鄰域的灰度均值；

步驟4.1：相接鄰域顯著圖提取：將中心單元的顯著亮度mMax和其相接鄰域的灰度均值進行差分平方計算，再將計算結果乘以判斷函數(shù)來抑制洞狀背景，將多個差分結果的最小值作為相接鄰域顯著圖在該點的最終輸出值，逐像素移動滑動窗口，重復步驟3.1～3.5得到顯著圖I_ANSM；

步驟4.2：相隔鄰域顯著圖提取：將中心單元的顯著亮度mMax和其相隔鄰域的灰度均值進行差分平方計算，再將計算結果乘以判斷函數(shù)來抑制洞狀背景，將多個差分結果的最小值作為相隔鄰域顯著圖在該點的最終輸出值，逐像素移動滑動窗口，重復步驟3.1～3.5得到顯著圖I_SNSM；

步驟5：將步驟4.2和4.3得到的顯著圖進行點乘操作，以抑制復雜背景并增強弱小目標，得到最終顯著圖I_o；

步驟6：利用公式計算出分割閾值Th，從而自適應提取目標，得到弱小目標在紅外圖像中的具體位置，

Th＝μ+λ×σ

其中，μ和σ為最終顯著圖的均值和標準差，λ為固定參數(shù)；

步驟7：根據(jù)步驟6求出的閾值對最終顯著圖I_o進行分割，得到最終的檢測結果圖I_out。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種復雜背景下的紅外弱小目標檢測方法，其特征在于：該N×N的滑動窗口分為9個單元，每個單元的大小為n×n，故N＝3n，n＝3；N＝9，周圍單元cell_1～8。

3.根據(jù)權利要求1或2所述的一種復雜背景下的紅外弱小目標檢測方法，其特征在于：降序排列中心單元的像素值后計算前K個灰度值的均值，即顯著亮度mMax，具體求法為：

其中，(s,t)代表滑動窗口的中心像素點位置，即cell₀的中心位置，這里表示向上取整，G^j代表cell₀的第j大灰度值，j＝1,2,...,K，用中心單元的前K個最大值的均值表征中心單元有利于突出弱目標亮度。

4.根據(jù)權利要求2所述的一種復雜背景下的紅外弱小目標檢測方法，其特征在于：提出了相接鄰域與相隔鄰域的概念，定義了滑動窗口中心單元相接鄰域集合Ψ和相隔鄰域集合Ω，