[发明专利]弱小目标二维图片噪声滤除中的匹配滤波方法

权利要求书

1.一种弱小目标二维图片噪声滤除中的匹配滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，选取窗口模板，并将窗口模板分解为若干个一维窗口；

第二步，设定待滤噪目标的先验一维分布特性，利用一维窗口在各个方向对二维图片进行一维匹配滤波处理；

第三步，在各个方向进行一维窗口匹配滤波后，定义优化设计的匹配滤波结果为各个方向一维窗口匹配的峰值的均值，得到最终滤除噪声后的二维图片。

2.根据权利要求1所述的弱小目标二维图片噪声滤除中的匹配滤波方法，其特征是，所述的窗口模板是指：大小为3×3像素～5×5像素的矩形窗口。

3.根据权利要求1所述的弱小目标二维图片噪声滤除中的匹配滤波方法，其特征是，所述的分解是指：在垂直坐标系中以x轴正向、y轴正向、y＝x和y＝-x共四个方向将窗口模板分为D₁、D₂、D₃和D₄四个定义域上的1×N或N×1的矩阵，即一维窗口。

4.根据权利要求1所述的弱小目标二维图片噪声滤除中的匹配滤波方法，其特征是，所述的一维匹配滤波处理是指：按照模板分解方向，用待滤噪目标的先验一维分布特性与待滤噪目标的待滤噪目标分布特性进行卷积运算，具体公式为：

其中：k＝0，1，…N-1，N为分解的一维窗口的数目，g(k)为k方向上待滤噪目标的一维分布特性，G(n)为g(k)的离散傅立叶变换；h(k)为待滤噪目标的先验一维分布特性，H(n)为h(k)的离散傅立叶变换；y(k)为离散卷积结果。

5.根据权利要求1所述的弱小目标二维图片噪声滤除中的匹配滤波方法，其特征是，所述的待滤噪目标的先验一维分布特性是指：沿着第一步分解的一维窗口的方向，设定目标的先验分布特性。

6.根据权利要求1所述的弱小目标二维图片噪声滤除中的匹配滤波方法， 其特征是，所述的优化设计的匹配滤波结果为：

其中：F(x，y)表示坐标(x，y)处匹配滤波结果，函数f(x，y)表示原坐标(x，y)处原始图像的分布特性，函数medPeak()表示取值定义域中心点的值；g_i(n)表示目标沿i方向分解的一维分布特性，其定义域为D_i；h(n)表示先验的待滤噪目标的一维分布特性，N为分解的一维窗口的数目。