一种基于管道自适应滤波的海上红外弱小目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于管道自适应滤波的海上红外弱小目标检测方法，改善了现有海上红外弱小目标检测虚警度高，检测精度仍需提高的问题。该发明专利技术将原始连续帧图像进行图像雾化增强；建立初始管道滤波模型，确定初始管道中心目标点和初始管道半径；预测下一帧待测目标的质心坐标、x方向的速度和y方向的速度；对于帧图像中丢失的目标点进行目标信息补偿；对每帧图像的管道中心位置、管道半径通过前一帧图像的管道中心位置、管道半径加上各自的修正因子进行修正，然后在待检测帧里建立检测管道；确定管道内候选范围以及候选目标，得出每帧图像的候选目标点，建立单帧待匹配候选目标管道和可疑目标队列。该技术降低虚警概率，保证算法的实时性。的实时性。的实时性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于管道自适应滤波的海上红外弱小目标检测方法


[0001]本专利技术涉及红外弱小目标检测领域，特别是涉及一种基于管道自适应滤波的海上红外弱小目标检测方法。

技术介绍

[0002]红外目标检测尤其是对于弱小目标检测不同于一般可见光图像中的目标检测，由于传感器固有噪声和自然因素等影响，红外图像普遍存在低分辨率、低对比度和低信噪比的问题。红外图像中目标的成像区域较小，通常仅占据几个像素，呈现为点状特征，且缺乏纹理信息，因此无法使用传统的图像处理技术对于目标进行检测与跟踪。并且在海上检测背景中，由于长距离大气的衰减作用、成像系统的多种噪声干扰，这些都会降低小目标图像的信杂比，消弱目标与周围背景的差异，增加目标检测的困难。
[0003]现有红外弱小目标检测技术，在提取目标的过程中存在实时性差、计算复杂、目标轮廓的提取精度较低、虚警率较高的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术改善了现有海上红外弱小目标检测虚警度高，检测精度仍需提高的问题，提供了能够精确地从连续视频帧图像间完成弱小目标检测的基于管道自适应滤波的海上红外弱小目标检测方法。
[0005]本专利技术的技术解决方案是，提供一种具有以下步骤的基于管道自适应滤波的海上红外弱小目标检测方法：含有以下步骤，
[0006]步骤1，获取原始连续帧图像，对其进行图像雾化增强；
[0007]步骤2，建立初始管道滤波模型，确定初始管道中心目标点和初始管道半径；
[0008]步骤3，采用马尔可夫矩阵预测下一帧待测目标的质心坐标、x方向的速度和y方向的速度；
[0009]步骤4，对于帧图像中丢失的目标点进行目标信息补偿；
[0010]步骤5，对每帧图像的管道中心位置、管道半径通过前一帧图像的管道中心位置、管道半径加上各自的修正因子进行修正，然后在待检测帧里建立检测管道；
[0011]步骤6，确定管道内候选范围以及候选目标，得出每帧图像的候选目标点，并对候选目标进行匹配，建立单帧待匹配候选目标管道和可疑目标队列，若待测候选管道中出现弱小目标的次数大于阈值，则判定检测到弱小目标。
[0012]优选地，所述步骤1中对原始采集的视频连续帧图像采用多尺度Retinex算法(MSR)进行图像雾化增强，
[0013][0014]其中，N表示高斯核的个数；ω
k
是权值；F
k
(x,y)是尺度σ
n
的高斯滤波函数，定义为：
[0015][0016]且权值ω
k
满足：
[0017]优选地，所述步骤2中以红外图像g中的像素点(x，y)处的灰度值为出发点，定义图像的整体能量ET
g
与图像窗口的局部能量EL
(i，j)
，于是第k+1帧的小目标检测判据可写为：
[0018]EL(k+1)≥Θ(k+1)，Θ(k+1)＝(1
‑
ε)EL
max
(k)
[0019]其中EL
max
为相邻帧目标区域能量最大值的平均值；ε为局部能量裕量因子，满足0≤ε≤1，由于管道目标点的选取与图像窗口的局部能量有关，则同理可假设管道半径服从以EL
max
‑
EL
(i，j)
的差值建立的高斯分布，具体是指R
i
～N(μ，S2)，于是管道目标点的半径R
k
按照“3σ”原则可得：R
k
＝μ+3S。
[0020]优选地，所述步骤3中对每帧图像目标点的中心位置x
k
，y
k
以及第k帧目标在x方向和y方向的移动速度进行预测，计算待检测状态间各属性的累计状态转移概率p
k
(s
t
|s
t
‑
l+1
，
…
，s
t
‑1)，其表示最早时刻出现的状态s
t
‑
l+1
随着时间沿着各个状态转移到最后一个状态s
t
‑1的累计概率，是关于第k帧图像中x
k
、y
k
、的状态转移概率的一维向量，进而建立累计状态转移矩阵：
[0021][0022]优选地，所述步骤4中进行目标信息补偿的过程如下：
[0023]T
′
N
＝T
N
‑
m
+T
N
‑
m+1
+
…
+T
N
‑1+T
N
[0024]其中m是补偿到待预测帧的帧数；T
′
N
和T
N
分别是待预测帧进行补偿前和补偿后的目标，T
N
‑
m
，T
N
‑
m+1
，...，T
N
‑1是待预测帧之前第N
‑
m到N
‑
1帧中的目标；补偿操作分为三种情况：待预测帧中含有完整的目标信息、待预测帧中含有部分目标信息、待预测帧中不含有目标信息。
[0025]优选地，所述步骤5中每帧图像的自适应管道中心与管道半径的确定含有以下步骤，
[0026]步骤5.1，管道中心位置自适应：管道滤波器检测受管道边缘强噪声对管道中心的影响，将前一帧图像管道中心加上修正因子α对此刻帧图像管道中心自适应，当速度变化时，修正因子α
x
、α
y
也会自动随着发生变化调整，
[0027][0028]其中，分别是第k帧图像管道中心在x、y方向的位置坐标；分别是第k
‑
1帧图像管道中心在x、y方向的位置坐标；是第k帧的修正因子，具体由以下定义：
[0029][0030][0031]其中，x
k
、y
k
是经由马尔可夫矩阵预测的第k帧目标质心位置；经由马尔可
夫矩阵预测的第k帧目标在x方向和y方向的移动速度；是第k帧目标在x方向和y方向的真实移动速度；b
x
、b
y
分别是的数量级；
[0032]步骤5.2，管道半径自适应：步骤5.1中强噪声会对管道滤波器半径产生影响，则以目标移动速度作为阈值，将前一帧图像管道半径加上修正因子d得到此刻帧图像管道半径，当速度变化时，修正因子d会自动随着发生变化调整，具体由以下定义：
[0033]R
k
＝R
k
‑1+d
k
[0034]其中，R
k
是第k帧管道半径；R
k
‑1是第k
‑
1帧管道半径；d
k
是第k帧管道半径的修正因子，具体由以下定义：
[0035][0036]其中，经由马尔可夫矩阵预测的第k帧目标在x方向和y方向的移动速本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于管道自适应滤波的海上红外弱小目标检测方法，其特征在于：含有以下步骤，步骤1，获取原始连续帧图像，对其进行图像雾化增强；步骤2，建立初始管道滤波模型，确定初始管道中心目标点和初始管道半径；步骤3，采用马尔可夫矩阵预测下一帧待测目标的质心坐标、x方向的速度和y方向的速度；步骤4，对于帧图像中丢失的目标点进行目标信息补偿；步骤5，对每帧图像的管道中心位置、管道半径通过前一帧图像的管道中心位置、管道半径加上各自的修正因子进行修正，然后在待检测帧里建立检测管道；步骤6，确定管道内候选范围以及候选目标，得出每帧图像的候选目标点，并对候选目标进行匹配，建立单帧待匹配候选目标管道和可疑目标队列，若待测候选管道中出现弱小目标的次数大于阈值，则判定检测到弱小目标。2.根据权利要求1所述的基于管道自适应滤波的海上红外弱小目标检测方法，其特征在于：所述步骤1中对原始采集的视频连续帧图像采用多尺度Retinex算法(MSR)进行图像雾化增强，其中，N表示高斯核的个数；ω
k
是权值；F
k
(x，y)是尺度σ
n
的高斯滤波函数，定义为：且权值ω
k
满足：3.根据权利要求1所述的基于管道自适应滤波的海上红外弱小目标检测方法，其特征在于：所述步骤2中以红外图像g中的像素点(x，y)处的灰度值为出发点，定义图像的整体能量ET
g
与图像窗口的局部能量EL
(i，j)
，于是第k+1帧的小目标检测判据可写为：EL(k+1)≥Θ(k+1)，Θ(k+1)＝(1
‑
ε)EL
max
(k)其中EL
max
为相邻帧目标区域能量最大值的平均值；ε为局部能量裕量因子，满足0≤ε≤1，由于管道目标点的选取与图像窗口的局部能量有关，则同理可假设管道半径服从以EL
max
‑
EL
(i，j)
的差值建立的高斯分布，具体是指R
i
～N(μ，S2)，于是管道目标点的半径R
k
按照“3σ”原则可得：R
k
＝μ+3S。4.根据权利要求1所述的基于管道自适应滤波的海上红外弱小目标检测方法，其特征在于：所述步骤3中对每帧图像目标点的中心位置x
k
，y
k
以及第k帧目标在x方向和y方向的移动速度进行预测，计算待检测状态间各属性的累计状态转移概率p
k
(s
t
|s
t
‑
l+1
，
…
，s
t
‑1)，其表示最早时刻出现的状态s
t
‑
l+1
随着时间沿着各个状态转移到最后一个状态s
t
‑1的累计概率，是关于第k帧图像中x
k
、y
k
的状态转移概率的一维向量，进而建立累计状态转移矩阵：5.根据权利要求1所述的基于管道自适应滤波的海上红外弱小目标检测方法，其特征
在于：所述步骤4中进行目标信息补偿的过程如下：T
′
N
＝T
N
‑
m
+T
N
‑
m+1
+
…
+T
N
‑1+T
N
其中m是补偿到待预测帧的帧数；T
′
N
和T
N
分别是待预测帧进行补偿前和补偿后的目标，T
N
‑
m
，T
N
‑
m+1
，...，T
N
‑1是待预测帧之前第N
‑
m到N
‑
1帧中的目标；补偿操作分为三种情况：待预测帧中含有完整的目标信息、待预测帧中含有部分目标信息、待预测帧中不含有目标信息。6.根据权利要求1所述的基于管道自适应滤波的海上红外弱小目标检测方法，其特征在于：所述步骤5中每帧图像的自适应管道中心与管道半径的确定含有以下步骤，步骤5.1，管道中...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐军，徐思宇，任获荣，
申请(专利权)人：西安镭映光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：