[發明專利]一種基于多方向局部差異測度與熵加權的紅外小目標檢測方法

在審

• 申請號: 202210069992.8
• 申請日: 2022-01-21
• 公開（公告）號: CN114494903A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 劉麗萍;姚璜;魏艷濤;童名文;陳迪;夏丹
• 申請（專利權）人: 華中師范大學
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/26;G06V10/46
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 王琪

1.一種基于多方向局部差異測度與熵加權的紅外小目標檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，采用滑動嵌套窗口對輸入圖像從左到右從上到下進行逐像素滑動，從而增強圖像的局部對比度，獲得給定尺度的局部差異；然后定義多方向卷積核，將不同方向的卷積核與輸入圖像做卷積操作并進行加權，進而獲得多方向局部差異測度；

步驟2，利用熵加權多方向局部差異測度，獲得顯著圖；

步驟3，對于上述得到的顯著圖，采用自適應閾值操作將目標從背景中分割出來。

2.如權利要求1所述的一種基于多方向局部差異測度與熵加權的紅外小目標檢測方法，其特征在于：步驟1中滑動的嵌套窗口分為中心區域與背景區域，其中，中心單元格表示為T，是目標潛在區域，Bi為背景區域，背景區域中又分為8個背景單元格，i＝1,2,…,8；

中心區域與周圍區域的差異可以定義為：

d＝(d(T,B1),d(T,B2),...,d(T,B8))^T且d(T,Bi)＝m_T-m_Bi,(i＝1,2,...,8) (1)

其中，m_T和m_Bi分別代表T和Bi的平均灰度值，為了進一步測量不同方向上中心區域與背景區域的灰度差異，定義d_i如下：

d_i＝d(T,Bi)×d(T,Bi+4),(i＝1,2,...,4), (2)

其中×代表乘法運算，最后，給定尺度的局部差異被定義為：

定義8個不同方向的卷積核，每個卷積核在尺度n的大小設為(n+2)×(n+2)，由n×n的目標窗口和單像素的周圍邊緣構成，在目標窗口中，將給定方向上除中心像素外的像素值設置為1，卷積核末端的像素值設置為相反的累積數；其次，為了解決暗目標造成的負對比，進一步設計了加權系數，定義如下：

當場景中只有亮目標時，

當場景中只有暗目標時，

當場景中既有暗目標也有亮目標時，

其中，E(x)為定義的函數，x為輸入值，最后，運用不同方向的卷積核對圖像做卷積操作并以E(x)作為加權系數；

K_i＝I*h_i×E(I*h_i),(i＝1,2,...,8) (5)

其中，K_i是原圖像第i個方向的濾波結果，h_i是第i個方向的累積方向濾波器，I是原始圖像，*代表卷積操作，K_i的最小值定義為：

其中，D₂是方向濾波結果的最小響應；

最后，多方向局部差異測度定義為：

D＝D₁×D₂ (7)。

3.如權利要求2所述的一種基于多方向局部差異測度與熵加權的紅外小目標檢測方法，其特征在于：步驟2中熵的定義如下；

應用Rényi熵來加權局部差異測度D，Rényi熵的定義為：

t為變量中具有可能的結果的數量，p_j為對應的概率，當Rényi熵α＝2時，熵對局部亮度變化更加敏感，所以熵被定義為：

其中，m_j是第j個區域的平均灰度值，j＝T,B，T代表目標，B代表周圍背景，通過H₂測量中心區域與背景區域的不一致性，當中心區域為潛在的目標區域時，其與背景的不一致性是顯著的，因此會得到一個很小的熵值，從而能夠進一步增強目標區域；

最后，通過熵加權的多方向局部差異測度得到顯著圖C，C的定義如下：

4.如權利要求1所述的一種基于多方向局部差異測度與熵加權的紅外小目標檢測方法，其特征在于：步驟3中閾值Th的定義如下：

Th＝μ+k×σ (11)

其中，μ和σ分別代表顯著圖的均值和標準差，k是一個可調節的參數，當顯著圖上的像素值大于Th時，就會被提取為目標區域。

5.如權利要求1所述的一種基于多方向局部差異測度與熵加權的紅外小目標檢測方法，其特征在于：尺度n＝3,5,7,9。