基于惯导信息辅助和背景差分法的红外弱小移动目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于惯导信息辅助和背景差分法的红外弱小移动目标检测方法，包括如下步骤：步骤1：利用惯导信息把历史帧图像校正到当前帧飞行器姿态下的成像；步骤2：基于爬山法的匹配算法实现快速位置校正；步骤3：利用高斯加权对背景进行建模；步骤4：背景差分，利用阈值分割检测移动目标。本发明专利技术基于飞行器配置的惯性设备，利用惯导信息对图像进行了校正，消除了飞行器运动引起的背景变化，并通过融合估计出背景模型，最后利用差分法检测弱小移动目标，解决了传统的红外弱小移动目标存在误检率高、可靠性低以及环境适应能力差等缺点，为飞行器视觉导航和成像制导提供技术参考和支撑。

【技术实现步骤摘要】
基于惯导信息辅助和背景差分法的红外弱小移动目标检测方法
本专利技术属于飞行器视觉导航与红外成像制导仿真
，具体涉及一种基于惯导信息辅助和背景差分法的红外弱小移动目标检测方法。
技术介绍
全捷联红外成像技术是飞行器精确导航与制导领域发展的重要方向之一，而尽快的识别和锁定目标对于飞行器视觉导航和红外成像制导有着重要的意义。当移动目标与飞行器距离较远时(通常两公里以上)，弱小目标在图像中所占的像素非常少，一般只有几个或者十几个像素，无形状、尺寸和纹理等信息可以利用，并且低信噪比的复杂背景下存在大量的噪声干扰，因此红外弱小移动目标的检测是计算机视觉和红外成像制导的研究难点。传统的红外弱小移动目标检测算法大都是基于滤波的单帧检测算法，只利用弱小目标的灰度奇异特性，并没有利用弱小目标的移动特性，这类算法在背景比较平稳的情况下能取得较好的结果，但是对于存在强干扰的地面背景图像，如果大量的亮斑、强边缘和高亮区域，这类算法的性能会急剧下降。检测运动目标最常用的方法是背景差分法，但是由于飞行器存在运动，背景先验知识并不得知，背景的模型很难建立，因此检测性能也不理想。目前绝大多数的飞行器都配置有捷联本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于惯导信息辅助和背景差分法的红外弱小移动目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：利用惯导信息把历史帧图像校正到当前帧飞行器姿态下的成像；步骤2：基于爬山法的匹配算法实现快速位置校正；步骤3：利用高斯加权对背景进行建模；步骤4：背景差分，利用阈值分割检测移动目标。

【技术特征摘要】
1.基于惯导信息辅助和背景差分法的红外弱小移动目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：利用惯导信息把历史帧图像校正到当前帧飞行器姿态下的成像；步骤2：基于爬山法的匹配算法实现快速位置校正；步骤3：利用高斯加权对背景进行建模；步骤4：背景差分，利用阈值分割检测移动目标。2.根据权利要求1所述的基于惯导信息辅助和背景差分法的红外弱小移动目标检测方法，其特征在于，步骤1的具体实现方法如下：步骤1.1：两帧图像之间的坐标变换模型计算；空间中一点P的世界坐标为P(x,y,z)，在飞行器摄像机t1和t2两个时刻所成的像分别为P1、P2，那么对于t1时刻的像P1有：其中s1为尺度因子，表示在t1时刻摄像机坐标系下Z轴的坐标，也即景深，αx,αy表示探测器的内部参数；假设通过捷联惯导获得飞行器的位置和姿态信息分别为：λ经度、L纬度和h高度，以及θ俯仰角、偏航角和γ滚动角，R，t分别表示世界坐标系到t2时刻摄像机坐标系之间的旋转矩阵和平移分量，则有：式中：为弹体系到摄像机系的变换矩阵；为导航系到弹体系的变换矩阵；E为摄像机所对应的地心系坐标；为地心系到导航系的变换矩阵；同理，则表示摄像机系到弹体系的变换矩阵，依次类推，其计算公式如下：式中...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨小冈，卢瑞涛，李传祥，任世杰，李维鹏，王国超，
申请(专利权)人：中国人民解放军火箭军工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61