基于多帧移位累加的低信噪比小目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多帧移位累加的低信噪比小目标检测方法，对输入的多帧图像序列，根据不同的假设速度进行移位累加，获得多个拖尾目标图像；通过模板匹配提取出图像中的拖尾目标，得到拖尾目标的长度与角度信息；由提取出的拖尾目标的长度与角度信息进行反推得到目标的真实运动速度；根据目标的真实运动速度对原始低信噪比序列进行多帧移位对齐累加，提高图像的信噪比，从原始的低信噪比图像中提取出能量增强后的目标；通过航迹关联抑制移位对齐累加后的图像序列中的虚警。本发明专利技术不仅适用于静止目标，还适用于运动的目标，大大增加了不同场景的适用性；同时在低信噪比场景下探测率高，能够有效抑制目标检测中可能出现的虚警问题。的虚警问题。的虚警问题。

【技术实现步骤摘要】
基于多帧移位累加的低信噪比小目标检测方法


[0001]本专利技术属于目标检测
，特别是涉及一种在低信噪比场景下能有效检测小目标的目标检测方法。

技术介绍

[0002]如何检测到背景中的小目标这一问题一直被光学及红外图像领域的学者所关注。在现代战争中，多使用光学传感器来检测小目标，但其能检测到的距离有限。为了使传感器的作用距离增加，低信噪比图像中小目标实时检测与跟踪算法的研究是一个重要方向。
[0003]在用到远距离搜索与监视目标的场所如空载、地面红外等搜索跟踪系统中，如何检测与跟踪低信噪比小目标的研究从未停止。在传感器中被成像为小目标的目标物一般离传感器较远，相对于背景和传感器噪声而言，目标强度较弱，基本上被噪声所淹没。由于没有形状、大小、纹理等特征，无法利用传统的图像处理技术，从单帧图像中检测到目标。
[0004]为了检测出在白噪声干扰下的图像序列运动点目标，当前形成的检测技术可以分为两种。第一种是先检测后跟踪(DBT：Detect
‑
Before
‑
Track)技术，该种方法的关键在于：先对一帧图像像素的灰度值通过门限判决提取出候选目标点，再利用在三维空间中，目标运动轨迹的连续性及噪声点非相关的特性，通过高阶相关、轨迹关联、管道滤波等方法在连续的多帧候选目标点中检测出最终的目标。由于单帧信息有限，此种技术只能检测信噪比较高的目标。
[0005]另一种方法是先跟踪后检测(TBD：Track
‑
Before
‑
Detect)技术，该技术区别于DBT技术的方面在于该方法是先找出目标所有可能的运动轨迹，在图像序列中寻找并累积包含目标能量的像素集合，最后根据累积的结果利用门限判决检测目标。由于这种技术延迟使用门限，因此可以最大程度保留目标，具有很强的目标检测能力。该类算法主要包括序贯假设检验、三维匹配滤波、投影变换方法、动态规划法等。但现有技术中这种方法无法适用于极低信噪比的场景。
[0006]为了能在跟踪航迹的同时抑制噪声，可以使用基于目标运动特征的序列图像处理方法，该方法的优势是检测与跟踪几乎同时进行，能够沿目标航迹积累航迹能量，使信噪比提升。利用多帧信息从低信噪比图像序列中提取运动目标，关键在于获得目标真实运动速度，然后沿目标运动轨迹积累航迹能量。对此本专利技术提出基于多假设速度估计的目标能量积累方法，利用多假设速度获得拖尾图像，再反推目标的真实运动速度。

技术实现思路

[0007]本专利技术目的在于提供一种在低信噪比场景下准确检测出小目标的方法，解决了光学探测器对于远距离低信噪比小目标探测能力不足的问题。
[0008]为了实现本专利技术目的，本专利技术公开了一种基于多帧移位累加的低信噪比小目标检测方法，包括如下步骤：
[0009]步骤00、输入低信噪比小目标图像序列；
[0010]步骤10、多假设速度遍历，对输入的多帧图像序列，根据不同的假设速度进行移位累加，获得多个拖尾目标图像；
[0011]步骤20、拖尾提取与检测，通过模板匹配提取出图像中的拖尾目标，得到拖尾目标的长度与角度信息；
[0012]步骤30、真实运动速度估计，由提取出的拖尾目标的长度与角度信息进行反推得到目标的真实运动速度；
[0013]步骤40、多帧移位对齐累加，根据目标的真实运动速度对原始低信噪比序列进行多帧移位对齐累加，提高图像的信噪比，从原始的低信噪比图像中提取出能量增强后的目标；
[0014]步骤50、航迹关联抑制虚警，通过航迹关联抑制移位对齐累加后的图像序列中的虚警；
[0015]步骤60、输出高信噪比小目标图像序列。
[0016]进一步地，步骤10中，对多假设速度遍历步骤具体为：
[0017]在目标真实运动速度未知的情况下，设定此目标的n个假设速度(v
x1
，v
y1
)、(v
x2
，v
y2
)
……
(v
xn
，v
yn
)；v
xn
、v
yn
分别为此目标在水平、竖直方向的速度；分别根据这些假设速度对输入的多帧图像序列进行多帧移位累加；由于假设速度与真实运动速度不一致，所以不能得到信噪比增强的点目标，只能得到信噪比增强的拖尾目标，通过多假设速度遍历之后获得多个拖尾目标图像。
[0018]进一步地，步骤20中，拖尾提取与检测步骤具体为：
[0019]采用方向柱卷积的方式提取拖尾；卷积模板为：
[0020][0021]将用于模板匹配的滤波模板与输入的多帧原始图像序列f(x,y)卷积，即可得到匹配滤波后的的图像：
[0022][0023]其中，符号表示卷积处理，f(x,y)为原图，g(θ)为滤波模板，g(x,y,θ)为滤波后响应图像；
[0024]滤波后拖尾目标处响应最大即灰度值最大，再对滤波后图像g(x,y,θ)进行阈值分割得到二值化图像，提取出拖尾目标的长度与角度信息。
[0025]进一步地，步骤30中，真实运动速度估计步骤包括：
[0026]通过拖尾目标的长度与角度信息，结合已知的假设速度，反推出目标的真实运动速度；设拖尾在x方向的投影长度为L
x
，目标在x方向的真实运动速度为v
xt
，目标在x方向的假设速度为v
xh
，累加帧数为N，则有：
[0027]L
x
＝(v
xt
‑
v
xh
)*N
[0028]所以目标在x方向的真实运动速度为：
[0029]v
xt
＝L
x
/N+v
xh
；
[0030]设拖尾在y方向的投影长度为L
y
，目标在y方向的真实运动速度为v
yt
，而假设速度为v
yh
，累加帧数为N，则有：
[0031]L
y
＝(v
yt
‑
v
yh
)*N
[0032]所以目标在y方向的真实运动速度为:
[0033]v
yt
＝L
y
/N+v
yh
[0034]进一步地，步骤40中，多帧移位对齐累加步骤包括：
[0035]根据拖尾目标的长度与角度信息反推出的目标的真实运动速度，算出目标每一帧相对前一帧的位移量，在多帧累加过程中，把每一帧中的目标区域图像在平移一段距离抵消与前一帧之间的位移量之后，再相互叠加，达到沿目标轨迹累加目标能量的效果，目标能量经过多帧积累提高之后，将目标从噪声中提取出来。
[0036]进一步地，步骤50中，航迹关联抑制虚警步骤包括：
[0037]由于噪声或者探测器盲元会形成虚警，将虚警与真实目标视为疑似目标，在当前帧中，对于每个疑似目标，以目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多帧移位累加的低信噪比小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤10、多假设速度遍历，对输入的多帧图像序列，根据不同的假设速度进行移位累加，获得多个拖尾目标图像；步骤20、拖尾提取与检测，通过模板匹配提取出图像中的拖尾目标，得到拖尾目标的长度与角度信息；步骤30、真实运动速度估计，由提取出的拖尾目标的长度与角度信息进行反推得到目标的真实运动速度；步骤40、多帧移位对齐累加，根据目标的真实运动速度对原始低信噪比序列进行多帧移位对齐累加，提高图像的信噪比，从原始的低信噪比图像中提取出能量增强后的目标；步骤50、航迹关联抑制虚警，通过航迹关联抑制移位对齐累加后的图像序列中的虚警。2.根据权利要求1所述的一种基于多帧移位累加的低信噪比小目标检测方法，其特征在于，步骤10中，对多假设速度遍历步骤具体为：在目标真实运动速度未知的情况下，设定此目标的n个假设速度(v
x1
，v
y1
)、(v
x2
，v
y2
)
……
(v
xn
，v
yn
)；v
xn
、v
yn
分别为此目标在水平、竖直方向的速度；分别根据这些假设速度对输入的多帧图像序列进行多帧移位累加；由于假设速度与真实运动速度不一致，所以不能得到信噪比增强的点目标，只能得到信噪比增强的拖尾目标，通过多假设速度遍历之后获得多个拖尾目标图像。3.根据权利要求1所述的一种基于多帧移位累加的低信噪比小目标检测方法，其特征在于，步骤20中，拖尾提取与检测步骤具体为：采用方向柱卷积的方式提取拖尾；卷积模板为：将用于模板匹配的滤波模板与输入的多帧原始图像序列f(x,y)卷积，即可得到匹配滤波后的的图像：其中，符号表示卷积处理，f(x,y)为原图，g(θ)为滤波模板，g(x,y,θ)为滤波后响应图像；滤波后拖尾目标处响应最大即灰度值最大，再对滤波后图像g(x,y,θ)进行阈值分割得到二值化图像，提取出拖尾目标的长度与角度信息。4.根据权利要求1所述的一种基于多帧移位累加的低信噪比小目标检测方法，其特征在于，步骤30中，真实运动速度估计步...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱惟贤，兰东林，陈钱，顾国华，万敏杰，任侃，于雪莲，路东明，隋修宝，何伟基，左超，张闻文，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：