一种大气扰动信号高精度检测方法技术

一种大气扰动信号高精度检测方法，包括步骤：S1、对图像进行滤波与配准等预处理；S2、多帧差分算法检出目标大气扰动情况；S3、利用混合高斯模型提取相应帧的背景与前景图像；S4、利用光流法检出相应帧间目标大气扰动情况；S5、滤波与形态学处理；S6、多图像耦合，获取高精度的目标大气扰动情况。本发明专利技术可实现一种高精度大气扰动信号检出算法的构建。针对目前远距离条件下目标大气扰动信号较弱，成像效果较差，大气扰动信号检出效果不能满足实际探测需要的问题，本发明专利技术提供一种大气扰动信号高精度检出方法，可以实现远距离拍摄图像中目标大气扰动的高精度检出，解决远距离探测条件下，基于图像的目标大气扰动信号检出困难的问题。于图像的目标大气扰动信号检出困难的问题。于图像的目标大气扰动信号检出困难的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种大气扰动信号高精度检测方法


[0001]本专利技术涉及一种大气扰动信号高精度检测方法，属于数字图像处理领域，可应用于目标探测识别领域。

技术介绍

[0002]目前，针对目标大气扰动信号检出领域所应用的技术方法主要为纹影技术，使用的目标检出算法主要分为两种，一种为光流算法，一种为互相关算法。光流算法通过计算帧图像之间光流信息检出目标大气扰动信号；互相关算法基本实现方式是获取图像的离散的二维互相关函数，对连续帧图像进行二维互相关分析，从而实现图像匹配，获取目标大气扰动信号。上述两种方法在实际应用中存在一定的缺陷，光流法依靠三个基本前提假设，故对于复杂实际应用条件下目标大气扰动检出信息准确性受限，尤其是在远距离成像条件下，光照不均匀，成像噪声较大时，检出效果不理想；互相关法同样面对此问题，在远距离成像条件下，成像影响因素复杂，利用互相关法检测准确率受限，同时，互相关算法运算速率较低，较难满足对于目标检测的实时性要求。

技术实现思路

[0003]本专利技术的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种大气扰动信号高精度检测方法，解决远距离探测时目标大气扰动信息检出精度低的问题，运算效率较高，可以满足目标检测的实时性要求。
[0004]本专利技术的技术解决方案是：
[0005]一种大气扰动信号高精度检测方法，包括如下步骤：
[0006]S1、对连续多帧运动目标大气扰动图像进行滤波与配准处理；
[0007]S2、对滤波与配准处理后的连续多帧运动目标大气扰动图像，进行多帧差分计算，获得多帧差分后的运动目标大气扰动图像；
[0008]S3、利用混合高斯模型，求取滤波与配准处理后的运动目标大气扰动图像的前景图像；
[0009]S4、采用光流法，求取滤波与配准处理后的运动目标大气扰动图像中目标大气扰动信号的光流图像；
[0010]S5、对步骤S2、步骤S4中获取的图像进行滤波和形态学处理；
[0011]S6、对步骤S3中获取的大气扰动图像中的前景图像以及步骤S5滤波和形态学处理后的图像进行耦合，获取帧间高精度的目标大气扰动情况。
[0012]优选的，所述连续多帧运动目标大气扰动图像是采用高帧频探测器对运动目标进行高速成像获取的连续多帧图像，其中包含着目标运动形成的大气扰动信息，所述高帧频探测器是指帧频大于300帧以上的探测器。
[0013]优选的，对连续多帧运动目标大气扰动图像进行滤波处理是为了消除噪声，滤波处理的途径包括但不限于中值滤波、高斯滤波或均值滤波；图像配准实现途径包括但不限
于基于模型的图像配准方法、基于特征的图像配准方法。
[0014]优选的，所述步骤S2中，多帧差分后得到的第i帧运动目标大气扰动图像 d
i
(x,y)满足：
[0015]d
i
(x,y)＝d
i,i+1
(x,y)∩d
i+1,i+2
(x,y)
[0016][0017]F
i
′
(x,y)表示滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像于像素点 (x,y)处的像素值，F
i+1
′
(x,y)表示滤波与配准处理后的第i+1帧运动目标大气扰动图像于像素点(x,y)处的像素值，Z为固定的二值化阈值，Δ
Zi
为滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像的动态阈值。
[0018]优选的，
[0019][0020]λ为抑制系数，M表示每帧运动目标大气扰动图像像素总行数，N表示每帧运动目标大气扰动图像像素总列数；I
i
(x,y)表示滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像中像素点(x,y)处的灰度值。
[0021]优选的，所述步骤S3的实现方式如下：
[0022]滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像第s个像素的概率密度公式P(X
i,s
)表示为
[0023][0024]式中：X
i,s
表示滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像第s个像素，K为高斯分布的数量，ω
i,k,s
表示滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像第s个像素中第k个高斯分布函数的权值；μ
i,k,s
表示滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像第s个像素中第k个高斯分布函数的均值；∑
i,k,s
表示滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像第s个像素中第k个高斯分布函数的协方差矩阵，η(X
i,s
,μ
i,k,s
,∑
i,k,s
)表示滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像第s个像素中第k个高斯分布；
[0025]其中权值ω
i,k,s
满足下式：
[0026]ω
i,k,s
≥0
[0027][0028]对于每帧运动目标大气扰动图像，每个像素均对应K个权值，将k遍历1 —K，计算k的每一个取值下的ω
i,k,s
/σ
i,k,s
，并将结果从大到小排列，取前B个结果对应的k值的高斯分布生成背景图像，其中σ
i,k,s
表示第i帧运动目标大气扰动图像第s个像素中第k个高斯分布的标准差；
[0029]B取值满足：
[0030][0031]式中，T为门限参数，argmin
B
表示当满足括号内条件时B的最小取值；
[0032]若滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像中某像素点与其第k
′
个高斯分布匹配成功，k
′
≤B，则认定该像素点为背景，否则认定该像素点是前景目标；
[0033]滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像的前景图像M
i
(x,y)表达式如下：
[0034][0035]优选的，若满足|X
i,s
‑
μ
i,k
′
,s
|＜λ
′
σ
i,k
′
,s
，其中k
′
≤B，λ
′
表示前景阈值，则认为滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像中第s个像素点与其第k
′
个高斯分布匹配成功，且该像素点为前景点。
[0036]优选的，滤波与配准处理后的第i帧目标大气扰动图像的光流图像G
i
(x,y)求取方式具体如下：
[0037][0038]u
i
为滤波与配准处理后的第i帧目标大气扰动图像的像素点(x,y)水平方向的光流，v
i
为滤波与配准处理后的第i帧目标大气扰动图像的像素点(x,y)垂直方向的光流，T
′
为判断是否存在目标扰动的阈值。
[0039]优选的，所述步骤S6中，耦本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大气扰动信号高精度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对连续多帧运动目标大气扰动图像进行滤波与配准处理；S2、对滤波与配准处理后的连续多帧运动目标大气扰动图像，进行多帧差分计算，获得多帧差分后的运动目标大气扰动图像；S3、利用混合高斯模型，求取滤波与配准处理后的运动目标大气扰动图像的前景图像；S4、采用光流法，求取滤波与配准处理后的运动目标大气扰动图像中目标大气扰动信号的光流图像；S5、对步骤S2、步骤S4中获取的图像进行滤波和形态学处理；S6、对步骤S3中获取的大气扰动图像中的前景图像以及步骤S5滤波和形态学处理后的图像进行耦合，获取帧间高精度的目标大气扰动情况。2.根据权利要求1所述的一种大气扰动信号高精度检测方法，其特征在于，所述连续多帧运动目标大气扰动图像是采用高帧频探测器对运动目标进行高速成像获取的连续多帧图像，其中包含着目标运动形成的大气扰动信息，所述高帧频探测器是指帧频大于300帧以上的探测器。3.根据权利要求1所述的一种大气扰动信号高精度检测方法，其特征在于，对连续多帧运动目标大气扰动图像进行滤波处理是为了消除噪声，滤波处理的途径包括但不限于中值滤波、高斯滤波或均值滤波；图像配准实现途径包括但不限于基于模型的图像配准方法、基于特征的图像配准方法。4.根据权利要求1所述的一种大气扰动信号高精度检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，多帧差分后得到的第i帧运动目标大气扰动图像d
i
(x,y)满足：d
i
(x,y)＝d
i,i+1
(x,y)∩d
i+1,i+2
(x,y)F
i
′
(x,y)表示滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像于像素点(x,y)处的像素值，F
i+1
′
(x,y)表示滤波与配准处理后的第i+1帧运动目标大气扰动图像于像素点(x,y)处的像素值，Z为固定的二值化阈值，Δ
Zi
为滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像的动态阈值。5.根据权利要求4所述的一种大气扰动信号高精度检测方法，其特征在于，λ为抑制系数，M表示每帧运动目标大气扰动图像像素总行数，N表示每帧运动目标大气扰动图像像素总列数；I
i
(x,y)表示滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像中像素点(x,y)处的灰度值。6.根据权利要求1所述的一种大气扰动信号高精度检测方法，其特征在于，所述步骤S3的实现方式如下：滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像第s个像素的概率密度公式P(X
i,s
)表示为
式中：X
i,s
表示滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像第s个像素，K为高斯分布的数量，ω
i,k,s
表示滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像第s个像素中第k个高斯分布函数的权值；μ
i,k,s
表示滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像第s个像素中第k个高斯分布函数的均值；∑
i,k,s
表示滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像第s个像素中第k个高斯分布函数的协方差矩阵，η(X
i,s
,μ
i,k,s
,∑
i,k,s
)表示滤波与配准处理后的第i帧运动目标大气扰动图像第s个像素中第k个高斯分布；其中权值ω
i,k,s
满足下式：ω
i,k,s
≥0对于每帧运动目标大气扰动图像，每个像素均对...

【专利技术属性】
技术研发人员：任维贺，张月，李康，张学敏，苏云，柳祎，郑国宪，
申请(专利权)人：北京空间机电研究所，
类型：发明
国别省市：