一种新的红外超弱运动目标检测方法技术

本申请涉及一种新的红外超弱运动目标检测方法。所述方法包括：获取待检测的红外图像序列，分别抑制红外图像序列中帧间重叠区域背景以及非重叠区域背景，得到目标图像序列，对目标图像序列中的运动目标进行目标增强，以及抑制目标图像序列中的背景残差，得到增强目标图像序列，通过自适应阈值分割，确定增强目标图像序列的候选目标集合，通过计算候选目标集合中每个候选目标的目标运动速度和灰度外观特征，确定候选目标集合中的真实目标。采用本方法能够实现对超弱运动目标进行检测。

A new method of infrared ultra weak moving target detection

【技术实现步骤摘要】
一种新的红外超弱运动目标检测方法
本申请涉及计算机视觉、图像处理
，特别是涉及一种新的红外超弱运动目标检测方法。
技术介绍
随着计算机视觉以及图像处理技术的发展，对目标跟踪检测的准确性要求越来越高。近年来，红外检测相关硬件及软件算法均处在不断发展的状态，已有方法利用不同的图像信息实现目标检测，总体上可归结为基于单帧图像和序列图像方法两类。(1)基于单帧图像的红外弱小目标检测基于单帧图像的红外弱小目标检测方法主要利用图像中目标与背景之间的特性差异，实现图像中弱小目标的检测。从利用的图像成分特性的角度可将已有方法主要归结为以下三类：利用目标外观特性实现目标检测、利用背景高空间相关特性实现目标检测及利用局部目标与背景之间的特性差异的检测方法。(2)基于序列图像的弱小目标检测基于单帧图像的弱小目标检测方法仅利用单帧图像信息完成目标检测，可实现高效的目标检测，但要求单帧图像中目标与周围背景存在足够的差异，对于复杂背景或目标极为微弱的情况，基于单帧图像的检测方法往往得不到满意的检测结果。相比于单帧图像，序列图像包含时序本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种新的红外超弱运动目标检测方法，所述方法包括：/n获取待检测的红外图像序列；/n分别抑制所述红外图像序列中帧间重叠区域背景以及非重叠区域背景，得到目标图像序列；/n对所述目标图像序列中的运动目标进行目标增强，以及抑制所述目标图像序列中的背景残差，得到增强目标图像序列；/n通过自适应阈值分割，确定所述增强目标图像序列的候选目标集合；/n通过计算所述候选目标集合中每个候选目标的目标运动速度和灰度外观特征，确定所述候选目标集合中的真实目标。/n

【技术特征摘要】
1.一种新的红外超弱运动目标检测方法，所述方法包括：
获取待检测的红外图像序列；
分别抑制所述红外图像序列中帧间重叠区域背景以及非重叠区域背景，得到目标图像序列；
对所述目标图像序列中的运动目标进行目标增强，以及抑制所述目标图像序列中的背景残差，得到增强目标图像序列；
通过自适应阈值分割，确定所述增强目标图像序列的候选目标集合；
通过计算所述候选目标集合中每个候选目标的目标运动速度和灰度外观特征，确定所述候选目标集合中的真实目标。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，抑制所述红外图像序列中帧间重叠区域背景，包括：
获取所述红外图像序列中相邻两帧图像中对应点的位置坐标向量；
根据所述位置坐标向量，确定所述相邻两帧图像对应的单应性矩阵；
根据所述单应性矩阵，将所述相邻两帧图像转化到同一坐标下，通过帧间差分抑制所述红外图像序列中帧间重叠区域背景。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，抑制所述红外图像序列中帧间非重叠区域背景，包括：
确定非重叠区域的外边缘为背景像素，将所述背景像素中的边缘像素点确定为背景种子点；
采用快速最小障碍距离度量，确定所述红外图像序列中当前图像中其他像素点与所述背景种子点的最小障碍距离；
根据所述最小障碍距离确定其他像素点与所述背景种子点的相似度，根据相似度满足条件的其他像素点，抑制所述红外图像序列中帧间非重叠区域背景。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标图像序列中的运动目标进行目标增强，以及抑制所述目标图像序列中的背景残差，得到增强目标图像序列，包括：
对所述目标图像序列中图像构建同心框局部邻域结构；所述同心框局部邻域结构中目标位于每个同心框中心，中心框尺寸与预先设置的滑动窗口尺寸相同；
通过所述滑动窗口在所述同心局部邻域结构中滑动，计算每个滑动窗口中外框方差和中心框方差；
根据所述外框方差和所述中心框方差，得到方差差异；
根据每个滑动窗口的方差差异，得到同心框局部邻域结构的局部方差差异；
根据所述局部方差差异，对所述目标图像序列中的运动目标进行目标增强，以及抑制所述目标图像序列中的背...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙晓亮，李俊，于起峰，刘肖琳，张雄锋，尚洋，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43