一种强背景下的微弱目标定位方法技术

本发明专利技术公开了一种强背景下的微弱目标定位方法,首先对强背景辐射条件下的目标图像的前处理，将红外图像背景中的各种干扰和噪声滤除。然后运用合理的定位方法对图像中的目标进行定位处理。由于目标的中心拍摄时没有初始的准确坐标位置，因此本发明专利技术中所述的定位精度是由通过所述方法对一个时间段内所拍摄的图像进行定位后，所有图像坐标值变化的最大偏差值来作为定位精度。最后将得到的目标中心坐标像素最大偏差值转换为转台的转动角度来直观地估计误差所带来的影响。估计误差所带来的影响。估计误差所带来的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种强背景下的微弱目标定位方法


[0001]本专利技术涉及红外图像识别领域，具体涉及一种强背景下的微弱目标定位方法。

技术介绍

[0002]受制于红外图像的成像机理、成像系统特性和各种外界噪声(如热噪声、光子电子涨落噪声、散粒噪声等)的影响，红外图像中目标的检测特别是对于小目标的检测与一般的可见光图像的目标检测有很大的不同，因为红外成像过程中，由于传感器的内部固有噪声和目标所处环境产生的外部噪声等干扰因素，得到的红外图像分辨率普遍较低、同时图像的对比度和信噪比也很低。在需要检测小目标或者背景辐射过强的红外图像中，目标所占的成像区域比较小，常常只有几个像素，呈现为点状或者小圆斑状，目标的边缘纹理信息模糊，因此很难运用传统的图像处理技术对小目标进行精准的定位处理。

技术实现思路

[0003]本专利技术目的在于提供一种强背景下的微弱目标定位方法，完成对强背景辐射条件下的目标图像的前处理，将红外图像背景中的各种干扰和噪声滤除，然后运用合理的定位方法对强背景辐射下图像中相对微弱的目标进行定位。
[0004]本专利技术通过下述技术方案实现：
[0005]一种强背景下的微弱目标定位方法，包括步骤：
[0006]S1：通过红外采集装置拍摄位于预设背景下的目标图像，生成原始图像集；
[0007]S2：对原始图像集中每一个图像进行滤波处理：对任意一张图像，分别进行第一次滤波、第二次滤波与第三次滤波；第一次滤波用于去除图像中孤立噪点；第二次滤波用于图像背景抑制以提升目标的对比度；第三次滤波在滤波过程中设定预设灰度值，对低于预设灰度值的像素点进行剔除，对高于预设灰度值的点进行保留；
[0008]S3：根据上述步骤S2的滤波处理结果，整合预处理后的图像输出对照图像集，对对照图像集中每一个图像进行二值化分割，并定位得到对照图像集中任意一张图像的目标形心位置；
[0009]S4：将对照图像集中的图像按照预设数量进行分组，将任意一组图像的平均目标形心位置作为该组的定位结果；
[0010]S5：根据上述步骤S4中定位结果，输出目标随着定位组数变化的曲线图对定位结果进行验证；
[0011]其中，定位结果包括目标的x轴坐标值与y轴坐标值。
[0012]作为一种可选方式，在上述步骤S1中，还包括如下步骤：
[0013]确定时间维度方向，基于该时间维度方向通过红外采集装置连续拍摄多次位于预设背景下的目标图像，生成初始图像集，并对初始图像集进行排异，获得原始图像集。
[0014]作为一种可选方式，对初始图像集进行排异包括如下步骤：
[0015]标定参考帧图像，对该参考帧图像及其在时间维度上相邻的图像进行差异度识
别；
[0016]遍历所有帧的图像，提取所有差异度信息，并筛选满足预设差异度要求的有效图像；
[0017]将有效图像进行打包，获得原始图像集。
[0018]作为一种可选方式，在上述步骤S2中，第一次滤波为对任一一张图像，创建可在该图像上进行移动的扫描窗口，将窗口扫描到的像素点按照灰度值的大小进行排序，将该灰度值序列中的灰度中间值作为像素点灰度值。
[0019]作为一种可选方式，在上述步骤S2中，第二次滤波为对任一一张图像，确定即将进行滤波处理的结构元素的形状与大小，在滤波过程中对图像进行膨胀或腐蚀计算，以该结构元素区域内的最大值或最小值输出作为对应像素点的灰度值。
[0020]作为一种可选方式，在上述步骤S3中，第三次滤波包括步骤：
[0021]构建一平方可积函数，对其进行傅里叶变换输出基本小波，令任一像素点进行二维连续小波变换，获得二维小波函数；基于该函数，创建能够在图像上进行移动的滑动窗口；
[0022]将任一一张图像读取后通过滑动窗口进行扫描，并基于二维小波函数变换分解，再重构后进行滤波处理。
[0023]作为一种可选方式，第三次滤波中采用不同阈值的二维小波函数进行至少一次滤波。
[0024]作为一种可选方式，在上述步骤S3中，对对照图像集进行二值化分割前还包括阈值判定。
[0025]本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述计算机程序时实现上述的强背景下的微弱目标定位方法的步骤。
[0026]本专利技术还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的强背景下的微弱目标定位方法中的步骤。
[0027]本专利技术与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
[0028]本专利技术通过实验中对于图像的滤波前处理，将所需要关注的目标在图像中标定出来，可以很好地为定位目标打下坚实的基础。同时通过后续的定位方法，可以将目标在图像中所处的位置给计算出来，从而完成对小目标的定位。
附图说明
[0029]此处所说明的附图用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本专利技术实施例的限定。在附图中：
[0030]图1为本专利技术实施例提供的强背景下的微弱目标定位方法流程示意图。
具体实施方式
[0031]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本专利技术作进一步的详细说明，本专利技术的示意性实施方式及其说明仅用于解释本专利技术，并不作为对本专利技术的限定。
[0032]因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0033]实施例
[0034]受制于红外图像的成像机理、成像系统特性和各种外界噪声(如热噪声、光子电子涨落噪声、散粒噪声等)的影响，红外图像通常具有信噪比低、分辨率低、对比度差和边缘模糊的特点。红外图像边缘检测中具有很多在可见光图像边缘检测时很少遇到的难点与挑战，为满足人们对红外图像进一步分析和识别的需求，研究强背景下的高精度目标定位算法在红外导引制导，火灾预警，空天防御等领域具有重要作用。
[0035]本实施例完成对强背景辐射条件下的目标图像的前处理，其目的主要是将红外图像背景中的各种干扰和噪声滤除。然后运用合理的定位方法对图像中的目标进行定位处理。由于目标的中心拍摄时没有初始的准确坐标位置，因此本实施例中所述的定位精度是由通过所述方法对一个时间段内所拍摄的图像进行定位后，所有图像坐标值变化的最大偏差值来作为定位精度。最后将得到的目标中心坐标像素最大偏差值转换为转台的转动角度来直观地估计误差所带来的影响。本实施例是这样实现的：
[0036]请参阅图1，本实施例提供了一种强背景下的微弱目标定位方法，包括步骤：
[0037]S1：通过红外采集装置拍摄位于预设背景下的目标图像，生成原始图像集；
[0038]S2：对原始图像集中每一个图像进行滤波处理：对任意一张图像，分别进行第一次滤波、第二次滤波与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种强背景下的微弱目标定位方法，其特征在于，包括步骤：S1：通过红外采集装置拍摄位于预设背景下的目标图像，生成原始图像集；S2：对所述原始图像集中每一个图像进行滤波处理：对任意一张图像，分别进行第一次滤波、第二次滤波与第三次滤波；所述第一次滤波用于去除图像中孤立噪点；所述第二次滤波用于图像背景抑制以提升目标的对比度；所述第三次滤波在滤波过程中设定预设灰度值，对低于预设灰度值的像素点进行剔除，对高于预设灰度值的点进行保留；S3：根据上述步骤S2的滤波处理结果，整合预处理后的图像输出对照图像集，对所述对照图像集中每一个图像进行二值化分割，并定位得到所述对照图像集中任意一张图像的目标形心位置；S4：将所述对照图像集中的图像按照预设数量进行分组，将任意一组图像的平均目标形心位置作为该组的定位结果；S5：根据上述步骤S4中定位结果，输出目标随着定位组数变化的曲线图对定位结果进行验证；其中，定位结果包括目标的x轴坐标值与y轴坐标值。2.根据权利要求1所述的一种强背景下的微弱目标定位方法，其特征在于，在上述步骤S1中，还包括如下步骤：确定时间维度方向，基于该时间维度方向通过红外采集装置连续拍摄多次位于预设背景下的目标图像，生成初始图像集，并对初始图像集进行排异，获得所述原始图像集。3.根据权利要求2所述的一种强背景下的微弱目标定位方法，其特征在于，对所述初始图像集进行排异包括如下步骤：标定参考帧图像，对该参考帧图像及其在时间维度上相邻的图像进行差异度识别；遍历所有帧的图像，提取所有差异度信息，并筛选满足预设差异度要求的有效图像；将所述有效图像进行打包，获得所述原始图像集。4.根据权利要求1所述的一种强背景下的微弱目标定位...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪磊，熊健，刘洪鹏，郑洋，廖璇，王耿，杨应洪，
申请(专利权)人：北京遥感设备研究所北京航天福道高技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：