[發明專利]一種紅外運動弱小目標檢測識別算法

在審

• 申請號: 202310074659.0
• 申請日: 2023-02-07
• 公開（公告）號: CN116091931A
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: 朱榮臻;張海波;胡長德;李子楊;溫歆
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍戰略支援部隊航天工程大學士官學校
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/30;G06V10/36;G06V10/80
• 代理公司: 洛陽市凱旋專利事務所(普通合伙) 41112
• 代理人: 林志堅

本發明提供了一種紅外運動弱小目標檢測識別算法，通過紅外運動弱小目標運動圖像降噪的過程中對紅外運動弱小目標運動圖像的相鄰間的幀數進行序列描述，在紅外運動弱小目標經過圖像中的像素點時會引起灰度值的瞬間起伏，所對應像素灰度值在瞬間起伏隨時間變化過程中的曲線的形狀反應出紅外運動弱小目標的運動曲線，圖像降噪的過程中紅外運動弱小目標的圖像檢測為非線性離散圖像，需要對離散的圖像消除周邊的噪點，進而繪制出紅外運動弱小目標在運動過程中的平滑的曲線，通過對弱小目標檢測后進行跟蹤識別的過程中，對連續的圖像序列進行稠密光流計算，得到紅外運動弱小目標稠密采樣點的連續軌跡，進而對紅外運動弱小目標的軌跡進行軌跡追蹤。

技術領域

本發明涉及紅外運動弱小目標檢測識別領域，具體而言，涉及一種紅外運動弱小目標檢測識別算法。

背景技術

目前，紅外弱小運動目標檢測是紅外搜索與跟蹤系統、大視場目標監視系統和衛星遙感系統中的一項核心技術，也一直是該領域的研究熱點和難點。傳統弱小目標檢測算法主要是在空間進行單幀檢測。中國發明專利(申請號：CN202011264802.5)所提出的一種多運動目標自動識別跟蹤系統軟件算法，涉及到自動識別跟蹤技術領域，包括理論分析、數學建模、仿真實驗驗證、測試分析和總結歸納。

現有申請號：CN202011264802.5所提出的一種多運動目標自動識別跟蹤系統軟件算法在進行應用的過程中仍存在需要改進之處，首先就是現有的紅外運動弱小目標檢測在進行檢測的過程中圖像中含有雜波和噪點進而導致對紅外運動弱小目標檢測的過程中存在誤差，無法進行準確的追蹤識別出運動的弱小目標。因此我們對此做出改進，提出一種紅外運動弱小目標檢測識別算法。

發明內容

本發明的目的在于：針對目前存在的背景技術提出的問題。為了實現上述發明目的，本發明提供了以下技術方案：一種紅外運動弱小目標檢測識別算法，包括以下識別算法步驟：

S1、建立紅外運動弱小目標運動圖像，并對弱小目標的圖像的基本特性進行算法分類，所述弱小目標的圖像的基本特性包括弱小目標的圖像噪聲、弱小目標的背景空間分布和弱小目標的運動軌跡；

軌跡函數為D₁(S)＝trajectory(d₁₁(s)·d₁₂(s)·d₁₃(s))，其中d₁₁為區域1弱小目標的圖像的點陣偏差、d₁₂為區域2弱小目標的圖像的點陣偏差、d₁₃為區域3弱小目標的圖像的點陣偏差，S為圖像的點陣偏差函數值；

S2、目標檢測識別中進行對弱小目標的圖像噪聲進行圖像濾波，所述圖像濾波的過程中通過圖像濾波器抑制大面積低頻背景的圖像噪點，并通過圖像降噪進行對圖像噪點進行降噪消除進而清晰顯示出弱小目標的圖像，紅外運動弱小目標分布的原圖像記為f(x,y),通過降噪運算得到輸出圖像為：G(x,y)、f(x,y)分別為降噪函數和紅外運動弱小目標圖像輸入函數；

S3、弱小目標的背景空間分布，通過圖像濾波和圖像降噪后進行過濾繪制出紅外運動弱小目標運動分布圖，紅外運動弱小目標運動分布函數為：

z₂₁為紅外運動弱小目標1的分布域、z₂₂為紅外運動弱小目標2的分布域，G₂₁表示紅外運動弱小目標軌跡散列點，w₂₁為紅外運動弱小目標1的分布噪點、w₂₂為紅外運動弱小目標2的分布噪點；并對分布圖通過離散曲線繪制出紅外運動弱小目標的連續運動曲線；

S4、對弱小目標檢測后進行跟蹤識別，跟蹤識別的過程中設置有識別模塊，所述識別模塊中設置有紅外運動弱小目標運動識別單元，所述紅外運動弱小目標運動識別單元對復雜背景弱噪聲圖像中的弱小目標運動識別。