一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法技术

本发明专利技术公开一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法，包含以下步骤：(1)提取原始红外图像的8向梯度显著图；(2)对所述8向梯度显著图进行二值化处理，得到梯度显著二值图像；(3)根据红外弱小目标的尺寸特征，对所述梯度显著二值图像进行优化处理，剔除孤立噪声点和大尺寸背景梯度显著区域，得到优化后的梯度显著二值图；(4)利用视觉对比机制计算所述优化后的梯度显著二值图中显著区域的局部对比度，剔除伪目标，获得视觉对比机制处理后的梯度显著二值图；(5)根据所述视觉对比机制处理后的梯度显著二值图，在所述原始红外图像中定位目标，完成红外弱小目标检测。本发明专利技术解决了低信噪比情况下红外弱小目标检测精度低的问题。

An infrared dim small target detection method based on visual contrast mechanism

The invention discloses a method for infrared dim target detection based on visual contrast mechanism, which comprises the following steps: (1) to extract the original infrared image to 8 significant gradient map; (2) treatment to the 8 direction gradient saliency map to a value of two, to obtain the gradient significantly two value image; (3) according to the characteristics of size infrared dim target, optimize the gradient was two value image, eliminating isolated noise and large background gradient regions, gradient optimization significantly after two value charts; (4) the use of visual contrast gradient mechanism to calculate the optimization value significantly after two local contrast saliency map. False target, gradient mechanism of visual contrast processing significantly after two value charts; (5) according to the visual contrast gradient mechanism significantly after two value map, in the original infrared image target, complete Infrared dim small target detection. The method solves the problem of low detection precision of infrared dim target in low signal-to-noise ratio condition.

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法
本专利技术属于数字图像处理和目标探测
，涉及一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法。
技术介绍
红外探测技术通过目标和背景间的温度差来识别目标，具有抗干扰能力强、隐蔽性好等优点，目前已广泛应用于军事侦察、导弹制导、智能安防等领域。但是随着成像距离的增加和背景因素的干扰，红外图像中目标多以斑点状呈现，且图像信噪比较低，目标并没有明显的形状或纹理特征，这些复杂的因素给红外弱小目标检测带来了很大的难度。目前，红外目标检测方法可分为单帧检测和多帧检测。多帧检测的方法主要有帧差法、混合高斯模型法、光流估计法等。多帧检测方法要求目标背景为静态视场，对运动检测平台中图像背景的变化难以适应。因此，现有的红外弱小目标检测方法多集中于单帧检测。现有的单帧检测方法主要有形态学滤波、K均值聚类、中值滤波、背景预测、局部极大值、相关滤波器、小波变换、梯度算子等，这些单帧检测方法多为单一的滤波计算及二值化处理，当其应用于低信噪比情况下的红外弱小目标检测时，检测率在90％以下，虚警率在30％到80％。目前还有一种新兴的红外目标检测方法，即基于视觉机制的目标检测本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)提取原始红外图像的8向梯度显著图；(2)对所述8向梯度显著图进行二值化处理，得到梯度显著二值图像；(3)根据红外弱小目标的尺寸特征，对所述梯度显著二值图像进行优化处理，剔除孤立噪声点和大尺寸背景梯度显著区域，得到优化后的梯度显著二值图；(4)利用视觉对比机制计算所述优化后的梯度显著二值图中显著区域的局部对比度，剔除伪目标，获得视觉对比机制处理后的梯度显著二值图；(5)根据所述视觉对比机制处理后的梯度显著二值图，在所述原始红外图像中定位目标，完成红外弱小目标检测。

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)提取原始红外图像的8向梯度显著图；(2)对所述8向梯度显著图进行二值化处理，得到梯度显著二值图像；(3)根据红外弱小目标的尺寸特征，对所述梯度显著二值图像进行优化处理，剔除孤立噪声点和大尺寸背景梯度显著区域，得到优化后的梯度显著二值图；(4)利用视觉对比机制计算所述优化后的梯度显著二值图中显著区域的局部对比度，剔除伪目标，获得视觉对比机制处理后的梯度显著二值图；(5)根据所述视觉对比机制处理后的梯度显著二值图，在所述原始红外图像中定位目标，完成红外弱小目标检测。2.根据权利要求1所述的基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法，其特征在于，步骤(1)中，所述的8向梯度显著图的提取公式为：Gd[f(x,y)]＝|f(x,y)-f(x+m,y+n)|，式中，f(x,y)为所述原始红外图像中的任一像素点，m、n为各向梯度在水平方向和垂直方向上的步长，m、n大于所述红外弱小目标的直径，|G[f(x,y)]|为像素点f(x,y)处的梯度值，N＝8。3.根据权利要求1所述的基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法，其特征在于，步骤(2)中，所述的二值化处理的阈值门限为：Tg＝u+λσ，其中u为梯度均值，σ为梯度的标准差，λ为系数，取[1,3]，所述梯度显著二值图像中的像素点为g(x,y)。4.根据权利要求3所述的基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法，其特征在于，步骤(3)中，所述的孤立噪声点的剔除方法为：当所述梯度显著二值图像中像素点g(x,y)周围8个邻域的像素值均为0时，所述g(x,y)为孤立的噪声点，对所述像素点g(x,y)进行剔除处理，且令g(x,y)＝0。5.根据权利要求3所述的基于视觉对比机制的红外...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱志宇，刘润邦，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32