图像处理方法、电子设备及相关产品技术

技术编号:34447981 阅读:43 留言:0更新日期:2022-08-06 16:45
本申请实施例公开了一种图像处理方法、电子设备及相关产品,方法包括:获取序列红外图像帧;对所述序列红外图像帧进行处理,以确定亚像素角点;根据所述亚像素角点确定帧间图像的同名点;根据所述同名点估计单应变换矩阵;根据所述单应变换矩阵将三帧图像进行配准,提取配准后的所述三帧图像的变化区域;对所述变化区域进行分割,得到候选目标区域;根据所述候选目标区域确定目标检测结果。采用本申请实施例能够提升红外小目标检测的精度。施例能够提升红外小目标检测的精度。施例能够提升红外小目标检测的精度。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、电子设备及相关产品


[0001]本申请涉及图像处理
,具体涉及一种图像处理方法、电子设备及相关产品。

技术介绍

[0002]生活中,红外探测具有极强的抗干扰能力,能够全天候、全天时工作,在红外预警、制导等军事领域的应用日益广泛。对红外探测系统而言,当探测距离较远时,在光学散射、大气扰动等外界环境的影响下,目标在红外图像中成像区域小、信号强度弱、缺乏形状和结构纹理等信息,容易被背景杂波所淹没。此外,当前红外小目标检测方法的鲁棒性、实时性还不能完全满足不同应用背景的需求。因此,红外小目标检测是近年来民用领域和军事领域的研究热点。
[0003]现有的红外小目标检测方法可分为基于单帧图像的方法和基于序列图像的方法。基于单帧图像的方法主要是利用目标与背景的差异来进行检测,包括基于滤波的方法、基于视觉显著性的方法和基于低秩稀疏矩阵恢复的方法等。该类方法在天空、海面等较为简单、均匀的背景条件下能够有效地抑制背景杂波,增强目标。然而,在对地场景等复杂背景的条件下,单帧图像所提供的信息通常不能保证红外小目标检测的鲁棒性。基于序列图像的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:获取序列红外图像帧;对所述序列红外图像帧进行处理,以确定亚像素角点;根据所述亚像素角点确定帧间图像的同名点;根据所述同名点估计单应变换矩阵;根据所述单应变换矩阵将三帧图像进行配准,提取配准后的所述三帧图像的变化区域;对所述变化区域进行分割,得到候选目标区域;根据所述候选目标区域确定目标检测结果。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述序列红外图像帧进行处理,以确定亚像素角点,包括:获取图像帧i的死像元和过热像元,所述图像帧i为所述序列红外图像帧中的任一图像帧;对所述图像帧i的死像元和过热像元进行处理,得到目标图像帧i;对所述目标图像帧i进行角点检测,得到所述亚像素角点。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取图像帧i的死像元和过热像元,包括:获取所述序列红外图像帧中的若干帧图像;根据所述若干帧图像确定均值图像;对所述均值图像进行中值滤波,得到中值滤波图像;根据所述均值图像和所述中值滤波图像计算绝对差值图像并二值化处理,得到二值化图像;根据所述二值化图像确定所述图像帧i的所述死像元和过热像元。4.根据权利要求1

3任一项所述的方法,其特征在于,所述提取配准后的所述三帧图像的变化区域,包括:将第一帧图像进行背景补偿,得到目标第一帧图像;将第二帧图像进行背景补偿,得到目标第二帧图像;根据所述目标第一帧图像和第三帧图像计算第一绝对差值图;根据所述目标第二帧图像和所述第三帧图像计算第二绝对差值图;根据所述第一绝对差值图和所述第二绝对差值图提取所述变化区域;其中,所述第一帧图像为所述第二帧图像之前的一帧图像,所述第二帧图像为所述第三帧图像之前的一帧图像。5.根据权利要求1

3任一项所述的方法,其特征在于,所述对所述变化区域进行分割,得到候选目标区域,包括:将所述变化区域外接矩形拓宽,得到第一候选前景区域;将所述第一候选前景区域进行合并,得到第二候选前景区域;将所述第二候选前景区域进行拓宽,得到分割区域;对所述分割区域进行目标提取,得到所述候选目标区域。6.根据权利要求1

【专利技术属性】
技术研发人员:张跃强李狄龙刘肖琳盘水新王昊鹏
申请(专利权)人:钱塘科技创新中心
类型:发明
国别省市:

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