一种天基红外暗弱小运动目标检测方法技术

本发明专利技术涉及天基遥感数据处理技术领域的一种天基红外暗弱小运动目标检测方法,包括：S1.对红外遥感数据进行预处理，增加目标与背景的对比度，形成红外影像序列；S3.利用目标的时间域特征，提取目标的运动区域；S5.基于Tophat背景建模法，在空间域识别并提取潜在目标点；S7.对目标在时间域和空间域上的特征进行联合处理，实现目标识别。通过本发明专利技术的方法，有效抑制了传统方法目标检测的虚警率，并提升对运动的暗弱小目标的检测效果。对运动的暗弱小目标的检测效果。对运动的暗弱小目标的检测效果。

【技术实现步骤摘要】
一种天基红外暗弱小运动目标检测方法


[0001]本专利技术涉及天基遥感数据处理
，主要涉及一种天基红外暗弱小运动目标检测方法，尤其是一种联合时域特征和Tophat滤波的天基红外暗弱小运动目标检测方法。

技术介绍

[0002]天基探测方式主要包括光学、红外、雷达等。光学探测容易受到云、雾等天气的干扰，而雷达需要主动发射和接收电磁波。红外探测是一种被动光学探测，不受气象条件的制约，具有探测范围广、探测距离远的优点，被广泛应用于火灾预警，温度/水分反演，目标检测跟踪等方面，应用极为广泛。
[0003]由于天基探测距离远，红外影像空间分辨率十分粗糙，目标尺寸较小，在红外影像上通常仅占1
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2个像元，而且目标与背景的对比度非常低。由于衍射现象，目标在影像上的形状多变，形状和纹理等特征不明显。再加上探元响应不一致，造成红外影像中存在许多随机噪声和矢像元，在影像中呈现点状目标，目标与噪声极容易混淆。因此，在红外影像中探测小目标一直都是一项非常困难的工作。
[0004]现有的天基红外对暗弱小运动目标的检测方法大致可以分为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种天基红外暗弱小运动目标检测方法，包括：S1.对红外遥感数据进行预处理，增加目标与背景的对比度，形成红外影像序列；S3.利用所述目标的时间域特征，提取所述目标的运动区域；S5.基于Tophat背景建模法，在空间域识别并提取潜在目标点；S7.对所述目标在时间域和空间域上的特征进行联合处理，实现所述目标的识别。2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述步骤S1包括：S11.确定红外影像中ROI框的区域范围，利用ROI数据逐帧对红外影像的目标区域进行裁切；S12.对裁切的影像数据，逐帧按空间范围叠加到一起，形成红外影像序列；S13.将所述红外影像按序列读取到一个三维矩阵，形成包含空间域和时间域信息的数据集合。3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：S31.对所述红外影像序列的数据在时间域上进行平滑，去除异常值；S32.在时间域平滑的基础上，进行时域廓线处理，分析时间序列上像元的均值、方差和度量参数；S33.根据所述目标与背景像元之间的动态变化规律，构建所述目标在时间域上的关键特征并拟合；S34.基于所述关键特征拟合特征点来生成拟合曲线，提取所述目标的运动参数并进行阈值化处理，获得所述目标的运动区域图。4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，在所述步骤S32中，所述均值的计算公式为：所述方差的计算公式为：所述度量参数的计算公式为：其中，T(i)表示在第i帧红外影像上目标的灰度值；N表示红外影像序列的数量；μ表示该像元在时间序列的均值；σ2表示该像元在时间序列的方差；max()表示最大值函数；η表示目标在时域特征的度量参数。5.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述步骤S33包括：S331.在时间域上，利用最大值函数，提取潜在目标点；S332.根据所述潜在目标点处于时间序列帧的不同阶段，...

【专利技术属性】
技术研发人员：鹿明，李峰，鲁啸天，辛蕾，杨雪，张南，赵纪金，
申请(专利权)人：中国空间技术研究院，
类型：发明
国别省市：