System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于正交子空间投影的红外小目标检测方法及装置制造方法及图纸_技高网

一种基于正交子空间投影的红外小目标检测方法及装置制造方法及图纸

技术编号:40976296 阅读:2 留言:0更新日期:2024-04-18 21:24
本发明专利技术公开了一种基于正交子空间投影的红外小目标检测方法及装置。包括:(1)将一待检测热红外图像序列,构造为一个三维空时张量;(2)基于三维空时张量建立数据成分分析模型,并对三维空时张量进行主成分分析,得到主成分数量和对应的主成分矩阵;(3)基于主成分矩阵建立主成分对应的子空间和正交子空间,将三维空时张量投影到正交子空间;(4)设计信息过滤器,抑制数据中残留的背景和噪声,保留红外小目标,得到目标成分张量;(5)将目标成分张量重构为目标检测结果序列T,实现热红外小目标检测。本发明专利技术利用所设计的正交子空间投影算子和信息过滤器,能有效抑制背景、增强目标,实现红外弱小目标的检出。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域,尤其涉及一种基于正交子空间投影的红外小目标检测方法及装置


技术介绍

1、红外探测与跟踪系统具有良好的隐蔽性和较强的抗干扰能力,被广泛应用于军事和民用领域。红外弱小目标检测是红外探测与跟踪系统的重要组成部分,由于目标和红外传感器之间的距离很长,红外目标通常表现出体积小、热辐射弱、与周围环境差异小等特征。因此,红外弱小目标(如远程导弹、无人机等)的探测识别面临着如下的独特的挑战:

2、1)红外弱小目标的尺寸通常在2×2到9×9像素之间,因此难以提取到目标的具体形状、结构和纹理等重要特征,大大限制了目标检测和定位;

3、2)红外小目标容易受到复杂背景条件的干扰,包括云层、大气变化和光照等因素;此外,红外序列中非平稳背景的复杂性,以及各种环境噪声和固有传感器噪声,会对目标检测产生影响;

4、3)红外小目标探测技术的实时性是决定红外探测与跟踪系统实用性的另一个关键因素,目标检测技术必须优化计算效率以满足实际应用要求。

5、通常在红外小目标检测领域内包含两个不同的类别,包括传统方法和深度学习的检测方法。然而,作为数据驱动的方法,基于深度学习的红外小目标检测方法需要大量的样本来进行有效的特征学习;鉴于神经网络的物理可解释性有限,解决红外小目标检测中的特定问题将变得具有挑战性;并且,所设计的网络在不同的场景中往往缺乏鲁棒性,因此,传统方法仍有一定的优势,值得进一步研究。

6、具体而言,传统方法可大致分为基于背景一致性假设的方法,基于人类视觉系统的方法和基于低秩稀疏分解的方法。对于基于背景一致性假设的方法,通常设计各种特定的滤波器以进行背景抑制,而检测结果容易受到复杂背景纹理的影响。基于人类视觉系统的方法主要利用对比度机制和设计局部对比度描述符来实现目标增强和背景抑制。然而,描述符对背景区域和具有显著对比度变化的干扰敏感,从而导致误报。此外,在目标背景对比度低的情况下,目标遗漏的可能性增加。对于基于低秩稀疏分解的方法通常在特定数据集或特定应用场景下进行设计和优化,其适用性可能受到数据分布、噪声模型和目标特征等因素的限制;并且基于低秩稀疏分解的方法通常涉及到一些参数的选择,在不同的场景中需要进行调整,为该方法的使用和推广带来一定的困难;此外,求解过程中通常需要进行大量的计算和迭代,尤其是在处理高维数据时,会显著增加算法的复杂度,这可能导致方法在实际应用过程中的低下效率。


技术实现思路

1、针对现有技术中的不足,本专利技术的目的是提供一种基于正交子空间投影的热红外小目标检测方法及装置。本专利技术从数据成分角度,充分利用背景和目标的数据分布差异,将背景以主成分来表示,目标以次要成分来表示。考虑到目标和背景的独特统计分布特征允许构建它们对应的子空间,并将次要分量和主分量分别投影到它们所对应的子空间。由此,通过主成分分析(pca)来提取主成分和对应的主成分矩阵,并建立对应的子空间和正交子空间,将目标成分和部分残留背景分量投影到正交子空间中,实现目标增强和背景抑制。进一步地,为了滤除残留背景分量和噪声成分,设计了信息过滤器,可以快速检测热红外小目标,实现红外小目标检测,并且该算法的目标检测能力、背景抑制能力和总体表现能力都得到了有效验证。

2、为实现上述目的,本专利技术提供了如下技术方案:

3、本专利技术一方面公开了基于正交子空间投影的红外小目标检测方法,包括如下步骤:

4、步骤1):利用热红外图像的时间空间信息,将热红外图像序列中的图像帧按照时间顺序堆叠构造为一个三维空时张量d;

5、步骤2):基于三维空时张量d建立数据成分分析模型,并对三维空时张量d进行主成分分析,得到m个主成分和对应的主成分矩阵;

6、步骤3):基于m个主成分和对应的主成分矩阵建立主成分所对应的子空间和正交子空间,将三维空时张量d投影到正交子空间,得到张量d在正交子空间中的投影张量d_(v_m^"pca")^⊥;

7、步骤4):设计信息过滤器,抑制残留在投影张量d_(v_m^"pca")^⊥中的背景成分和噪声成分,保留红外小目标,得到目标成分张量t;

8、步骤5):将目标成分张量t重构为目标检测结果序列t,实现热红外小目标检测。

9、本专利技术还公开了一种实施所述方法的基于正交子空间投影的红外小目标检测装置,其包括:

10、重构红外图像模块,将原始红外图像序列中的图像帧按照时间顺序堆叠构造为三维空时张量,为后续的主成分提取与正交子空间构造奠定数据基础;

11、主成分确定模块,基于三维空时张量建立数据成分分析模型,并对三维空时张量进行主成分分析,得到m个主成分和对应的主成分矩阵;

12、正交子空间构造模块,利用主成分数量和主成分矩阵建立主成分所对应的子空间和正交子空间,得到三维空时张量在正交子空间中的投影张量,以增强目标显著性,抑制由主成分对应的背景组分;

13、信息过滤器设计模块,用于去除残留在经过正交子空间投影后的数据中的噪声和背景组分,保留目标成分数据,并将该目标成分数据重构为对应的红外小目标检测结果序列;

14、目标检测结果输出模块,用于输出红外小目标检测结果图。

15、本专利技术的有益效果在于:

16、1)本专利技术充分利用背景成分和目标成分的数据分布差异,利用主成分分析来提取数据中的主成分,并建立主成分所对应的子空间和正交子空间,通过将数据投影中正交子空间中,实现目标、噪声成分的提取和背景抑制;

17、2)本专利技术设计了一个高效的信息过滤器,可以有效地过滤残留在原始数据经过正交子空间投影后残留的部分背景、噪声成分,实现热红外小目标检测,并且本专利技术的背景抑制能力、目标检测能力和综合有效性均得到了有效的验证。

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【技术保护点】

1.一种基于正交子空间投影的红外小目标检测方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于正交子空间投影的红外小目标检测方法,其特征在于,所述的步骤1)具体为:

3.根据权利要求2所述的基于正交子空间投影的红外小目标检测方法,其特征在于,所述的步骤2)具体为:

4.根据权利要求3所述的基于正交子空间投影的红外小目标检测方法,其特征在于,所述的步骤3)具体为:

5.根据权利要求1所述的基于正交子空间投影的红外小目标检测方法,其特征在于,所述的步骤4)具体为:

6.根据权利要求5所述的基于正交子空间投影的红外小目标检测方法,其特征在于,所述的步骤5)具体为:

7.一种实施权利要求1所述方法的基于正交子空间投影的红外小目标检测装置,其特征在于,包括:

【技术特征摘要】

1.一种基于正交子空间投影的红外小目标检测方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于正交子空间投影的红外小目标检测方法,其特征在于,所述的步骤1)具体为:

3.根据权利要求2所述的基于正交子空间投影的红外小目标检测方法,其特征在于,所述的步骤2)具体为:

4.根据权利要求3所述的基于正交子空间投影的红外小目标检测...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈淑涵骆源厉小润
申请(专利权)人:杭州越达图谱科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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