一种红外远小目标检测方法技术

本发明专利技术揭示了一种红外远小目标检测方法，包括稀疏残差计算步骤、结构相似性计算步骤、通过线性关系将稀疏残差和结构相似性信息融合，最终得到检测成像。本发明专利技术利用加权稀疏残差模型来重构远小目标，其次，通过区域协方差来分析目标和背景区域的结构相似性，最后将稀疏残差模型和结构相似性特征融合，有效地检测出实际目标并且排除虚假目标。对比以往的红外远小目标检测方法，本发明专利技术方法能够在复杂场景下对感兴趣的目标进行更加有效地检测。

【技术实现步骤摘要】
一种红外远小目标检测方法
本专利技术涉及一种目标检测方法，尤其涉及一种红外远小目标检测方法，属于红外目标检测的

技术介绍
在计算机视觉和军事领域，红外远小目标检测是一个重要的研究热点。随着红外成像技术的发展，红外传感器已经可以获得高分辨率图像，从而为目标检测技术奠定了基础。但是在复杂的场景下，红外远小目标检测技术仍然面临着很大的挑战。文献一(Tom,VictorT.,Peli,Tamar.,Leung,MayandBondaryk,JosephE.:’Morphology-basedalgorithmforpointtargetdetectionininfraredbackgrounds’,Proc.SPIE,1993,pp.2-11)提出基于形态学的top-hot滤波器方法。文献二(Yang,L.,Yang,JandYang,K.:’Adaptivedetectionforinfraredsmalltargetundersea-skycomplexbackground’,ElectronicsLetters,2004,40(17),pp.1083-1085)采用自适应巴特本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种红外远小目标检测方法，包括如下步骤：步骤一，稀疏残差计算步骤利用SLIC算法将红外图像分割成若干个区域块，每个区域块用p＝{x,y,lu,gx,gy}表示，其中，lu是亮度信息，gx，gy是梯度信息，x，y是像素点坐标，红外图像表示为P＝[p1,p2,...,pN]，N是区域块的数目，从P中抽取出图像的边界分割块d作为基，构建背景模板集D＝[d1,d2,...,dM]，M是边界分割块的数目；对分割图像进行编码，

【技术特征摘要】
1.一种红外远小目标检测方法，包括如下步骤：步骤一，稀疏残差计算步骤利用SLIC算法将红外图像分割成若干个区域块，每个区域块用p＝{x,y,lu,gx,gy}表示，其中，lu是亮度信息，gx，gy是梯度信息，x，y是像素点坐标，红外图像表示为P＝[p1,p2,...,pN]，N是区域块的数目，从P中抽取出图像的边界分割块d作为基，构建背景模板集D＝[d1,d2,...,dM]，M是边界分割块的数目；对分割图像进行编码，λ是归一化参数，ωi是分割块di的权值，P(di)代表di的领域分割块，权值ωi用来计算边界分割块di与其领域的相似性，计算每一个分割块的正则化重建残差，

【专利技术属性】
技术研发人员：刘光胜，祁伟，曹峰，杨粤涛，徐晓川，
申请(专利权)人：苏州长风航空电子有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32