[發(fā)明專利]紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310466175.0
• 申請(qǐng)日: 2023-04-27
• 公開（公告）號(hào): CN116228819B
• 公開（公告）日: 2023-08-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉雨菡;周光堯;胡玉新;郭拯坤;陳瑤;潘宗序
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院
• 主分類號(hào): G06T7/246
• 分類號(hào): G06T7/246;G06T5/00;G06V10/40;G06V10/80;G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 周天宇

本發(fā)明提供一種紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置，涉及紅外目標(biāo)檢測(cè)及圖像處理領(lǐng)域，方法包括：從待檢測(cè)的紅外圖像中提取紅外梯度特征圖像、紅外二階導(dǎo)數(shù)特征圖像和紅外三階導(dǎo)數(shù)特征圖像；構(gòu)建不同尺度的平滑濾波器；采用不同尺度的平滑濾波器對(duì)紅外梯度特征圖像、紅外二階導(dǎo)數(shù)特征圖像和紅外三階導(dǎo)數(shù)特征圖像分別進(jìn)行濾波，得到分別對(duì)應(yīng)的第一顯著性特征圖像、第二顯著性特征圖像和第三顯著性特征圖像；將三種顯著性特征圖像融合，得到融合特征圖像；根據(jù)對(duì)應(yīng)于紅外圖像序列中多個(gè)待檢測(cè)的紅外圖像的融合特征圖像，確定紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果。該方法及裝置解決了現(xiàn)有方法中目標(biāo)與背景難以區(qū)分、單一特征描述不充分、虛警干擾高及時(shí)效性慢等問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及紅外目標(biāo)檢測(cè)及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置。

背景技術(shù)

紅外成像與探測(cè)系統(tǒng)由于具有靈活性、便攜性、全天時(shí)視物、穿透能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)在安防、環(huán)境檢測(cè)、氣象觀測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。近年來(lái)，航天、遙感等領(lǐng)域的空中目標(biāo)探測(cè)，引起了各國(guó)學(xué)者的關(guān)注，而紅外探測(cè)也在其中發(fā)揮著巨大的作用。這些應(yīng)用主要依賴于紅外搜索與跟蹤系統(tǒng)（Infrared?searching?and?tracking?system，IRSTS）對(duì)關(guān)注目標(biāo)的定位與發(fā)現(xiàn)，而紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)又是不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然而，由于紅外成像探測(cè)的距離相對(duì)較遠(yuǎn)，傳輸過(guò)程受到大氣影響以及自然場(chǎng)景中存在大量具有高輻射特性的虛警源，導(dǎo)致目標(biāo)成像后像元面積小，僅占幾個(gè)像素，不具備明顯的顏色、紋理、幾何形態(tài)特性。同時(shí)，由于背景雜波與大氣干擾，以及傳感器固有的缺陷，導(dǎo)致目標(biāo)成像后信噪比較低，可探測(cè)性較差。除此之外，目標(biāo)運(yùn)動(dòng)規(guī)律多變，時(shí)間敏感度高，這使得目標(biāo)的檢測(cè)更為困難。

目前，世界各國(guó)學(xué)者都爭(zhēng)相在紅外弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域開展技術(shù)研究，主流的檢測(cè)方法也基本可以分為3類：基于背景一致性假設(shè)的檢測(cè)方法、基于視覺(jué)顯著性特征的檢測(cè)方法以及基于低秩稀疏分解的檢測(cè)方法?；诒尘耙恢滦约僭O(shè)的檢測(cè)方法如Tophat濾波、高斯濾波、小面核濾波等都是基于紅外圖像中目標(biāo)與背景的灰度分布差異對(duì)目標(biāo)進(jìn)行突出，對(duì)背景進(jìn)行抑制。而單純使用原始圖像的灰度特征難以對(duì)目標(biāo)與其他高輻射背景進(jìn)行區(qū)分，在濾波后仍然會(huì)有強(qiáng)邊緣、強(qiáng)噪點(diǎn)對(duì)目標(biāo)產(chǎn)生干擾。基于視覺(jué)顯著性特征的方法需要對(duì)整幅圖像進(jìn)行滑窗遍歷，由此計(jì)算出每個(gè)區(qū)域的局部對(duì)比度特征，這種操作會(huì)嚴(yán)重影響檢測(cè)的時(shí)效性，使得其在實(shí)際應(yīng)用中具有局限性。大多數(shù)基于背景一致性假設(shè)和視覺(jué)顯著性特征的檢測(cè)方法對(duì)圖像的表征能力還有待提升，大多都只提取了單一的特征，而單一的特征往往很難對(duì)目標(biāo)和背景進(jìn)行全面的描述與區(qū)分，無(wú)法對(duì)圖像進(jìn)行較優(yōu)的描述。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置，用于至少部分解決上述技術(shù)問(wèn)題。

基于此，本發(fā)明第一方面提供一種紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，包括：從待檢測(cè)的紅外圖像中提取紅外梯度特征圖像、紅外二階導(dǎo)數(shù)特征圖像和紅外三階導(dǎo)數(shù)特征圖像；構(gòu)建不同尺度的平滑濾波器；采用不同尺度的平滑濾波器對(duì)紅外梯度特征圖像進(jìn)行濾波，得到第一顯著性特征圖像；采用不同尺度的平滑濾波器對(duì)紅外二階導(dǎo)數(shù)特征圖像進(jìn)行濾波，得到第二顯著性特征圖像；采用不同尺度的平滑濾波器對(duì)紅外三階導(dǎo)數(shù)特征圖像進(jìn)行濾波，得到第三顯著性特征圖像；將第一顯著性特征圖像、第二顯著性特征圖像和第三顯著性特征圖像進(jìn)行融合，得到融合特征圖像；根據(jù)對(duì)應(yīng)于紅外圖像序列中多個(gè)待檢測(cè)的紅外圖像的融合特征圖像，確定紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，從待檢測(cè)的紅外圖像中提取紅外梯度特征圖像、紅外二階導(dǎo)數(shù)特征圖像和紅外三階導(dǎo)數(shù)特征圖像包括：求解待檢測(cè)的紅外圖像中各個(gè)像素點(diǎn)灰度的水平方向?qū)?shù)和垂直方向?qū)?shù)，得到紅外梯度特征圖像；求解紅外梯度特征圖像中各個(gè)像素點(diǎn)灰度的水平方向?qū)?shù)和垂直方向?qū)?shù)，得到紅外二階導(dǎo)數(shù)特征圖像；求解紅外二階導(dǎo)數(shù)特征圖像中各個(gè)像素點(diǎn)灰度的水平方向?qū)?shù)和垂直方向?qū)?shù)，得到紅外三階導(dǎo)數(shù)特征圖像。

根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，構(gòu)建不同尺度的平滑濾波器包括：根據(jù)