一种时空联合弱小目标检测方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种时空联合弱小目标检测方法与装置。该方法包括以下步骤：通过预设的时域滤波算法对当前帧图像进行背景抑制，得到可疑目标点；滤除可疑目标点中的孤立噪声点，得到候选目标点；遍历N帧图像，得到每一个候选目标点在N帧图像中的出现次数，并在检测到候选目标点的出现次数大于预设阈值时，判定出候选目标点为弱小目标，其中，N为正整数。本发明专利技术提供的时空联合弱小目标检测方法适用于静止平台和运动平台，并且不需要图像序列的帧间校准过程；对目标的运动没有严格的约束，能够检测出多种运动状态的目标；而且对图像序列中每个像素的处理方法一致，便于采用统一的硬件单元并行实时处理。

【技术实现步骤摘要】
一种时空联合弱小目标检测方法与装置
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种时空联合弱小目标检测方法与装置。
技术介绍
目标检测是红外预警系统中的重要环节，为了使预警系统有足够的时间反应，要求在很远的距离上就能检测到目标。然而，一方面，由于远距离下的目标成像面积太小，在探测器上成像仅占一个或少数几个像素，目标的辐射分布信息和结构信息缺乏；另一方面，红外探测器受到大气热辐射和作用距离以及探测器噪声等影响，用其探测到的目标在红外图像上多呈现为低对比度、低信噪比的目标。因此，红外弱小目标检测是图像处理领域的一个难题。弱小目标检测算法主要可以分为两大类。第一类，先检测后跟踪(DetectbeforeTrack，DBT)技术，根据目标形状、强度等特性，先通过单帧图像检测出候选目标，根据需要可以根据目标灰度和运动的连续性来实现目标的确认和识别。第二类，先跟踪后检测(TrackbeforeDetect，TBD)技术，首先根据目标的运动连续性特征，通过累积所有可能的运动轨迹上目标的灰度值，然后根据目标的短时灰度特性判别各条轨迹的后验概率，从而探测出真实的目标。先检测后跟踪算法的缺点是，由于检测是本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种时空联合弱小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过预设的时域滤波算法对当前帧图像进行背景抑制，得到可疑目标点；滤除所述可疑目标点中的孤立噪声点，得到候选目标点；遍历N帧图像，得到每个候选目标点在N帧图像中的出现次数，当候选目标点在N帧图像中的出现次数大于预设阈值时，判定所述候选目标点为弱小目标，其中，所述N为正整数。

【技术特征摘要】
1.一种时空联合弱小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过预设的时域滤波算法对当前帧图像进行背景抑制，得到可疑目标点；滤除所述可疑目标点中的孤立噪声点，得到候选目标点；遍历N帧图像，得到每个候选目标点在N帧图像中的出现次数，当候选目标点在N帧图像中的出现次数大于预设阈值时，判定所述候选目标点为弱小目标，其中，所述N为正整数。2.如权利要求1所述的时空联合弱小目标检测方法，其特征在于，所述通过预设的时域滤波算法对当前帧图像进行背景抑制，得到可疑目标点包括以下步骤：计算各个像素的像素值在预设时间窗内的时间均值和时间标准差；用当前帧图像中各个像素的像素值减去所述时间均值，得到残差值；对所述残差值作二值化处理，得到可疑目标点，其中，所述二值化的阈值为所述时间标准差的倍数。3.如权利要求1所述的时空联合弱小目标检测方法，其特征在于，所述滤除所述可疑目标点中的孤立噪声点，得到候选目标点包括以下步骤：根据所述弱小目标在探测器上形成的光斑的形状信息设计空间滤波模板；通过所述空间滤波模板滤除所述可疑目标点中的孤立噪声点，得到候选目标点。4.如权利要求1所述的时空联合弱小目标检测方法，其特征在于，所述遍历N帧图像，得到N帧图像中候选目标点的出现次数，包括以下步骤：计算所述当前帧图像的下一帧图像中与每个候选目标点对应的去心邻域内是否出现候选目标点；如果在某个候选目标点的去心领域内出现候选目标点，则在该候选目标点的出现次数中加1，并记录该帧中所述候选目标点的位置，将该帧中候选目标点的位置作为下一帧图像中计算去心邻域内是否出现候选目标点时选取去心邻域的候选目标点的位置；如果所述下一帧图像中不存在候选目标点，则跳过该帧，转到下一帧继续计算；遍历N帧图像，得到每个候选目标点在N帧图像中的出现次数。5.如权利要求1所述的时空联合弱小目标检测方法，其特征在于，所述背景抑制包括抑制盲元、抑制闪元、抑制均匀背景、及抑...

【专利技术属性】
技术研发人员：马宁，李江勇，喻松林，闯家亮，贾鹏，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十一研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11