[发明专利]基于粒子滤波的红外弱小目标检测与跟踪方法及装置

权利要求书

1.一种基于粒子滤波的红外弱小目标检测与跟踪方法，其特征是包括由如下步骤构成的基于全视场进行检测的粒子滤波检测前跟踪方法：

（1）图像预处理：采用形态学对图像进行开启操作获得背景图像，将原图像减去背景图像获得含有目标和噪声的去背景图像；

（2）粒子初始化：根据设定的阈值和初始目标出现概率，在全视场大于阈值的范围内抽取粒子，粒子的速度和强度服从最大值和最小值间的均匀分布；

（3）目标跟踪阶段：跟踪阶段分为预测和更新两个步骤；

1）在预测过程中，分为目标出现状态的预测和目标状态的预测，根据目标前一时刻的状态和状态转移概率矩阵对当前时刻目标状态进行预测，预测之后的状态为不存在的粒子没有意义，预测之后的状态为存在的粒子分为新生粒子和已存在的粒子两种，对新生粒子从大于阈值的范围内抽取粒子，已存在粒子由系统模型确定的一步转移概率函数中抽取；

2）在更新过程中，根据当前图像信息和粒子的状态参数利用似然函数计算粒子权重值，对权重值归一化，根据归一化后的权重值对粒子进行重采样；

（4）目标检测阶段：根据重采样之后的当前时刻的粒子状态计算目标存在的后验概率，并以此计算似然比，再利用似然比完成目标检测，如果似然比大于设定的阈值，就采用粒子滤波得到的预测结果作为目标的状态估计值。

2.根据权利要求1所述的基于粒子滤波的红外弱小目标检测与跟踪方法，其特征是：由基于全视场进行检测的粒子滤波检测前跟踪方法实现目标的搜索后，判定是否搜索的目标，如果搜索到目标再采用基于窗口的粒子滤波的检测前跟踪的算法实现目标的跟踪。

3.一种基于粒子滤波的红外弱小目标检测与跟踪装置，由视频采集模块、目标检测与跟踪模块和显示模块构成，其特征是：其中视频采集模块由红外热像仪IR109-HGC和SAA7115HL解码器构成，目标检测与跟踪模块由ICETEK-DM642开发板构成，显示模块由监视器构成；

视频采集模块利用DM642芯片的实时操作系统即DSP／BIOS、驱动开发套件即DDK、SAA7115和SAA7105芯片的配置函数完成对红外图像的采集与输出；主要包含以下函数和配置：

1)DSP／BIOS的配置

①设置放置缓存图像的内存空间：在System下的MEM模块中加入自己定义的内存空间名SDRAM1和SDRAM2，并对SDRAM1和SDRAM2进行配置；

②设置运行时间统计函数：在Instrumentation下的STS模块中添加需要统计的对象STS_algorithm和tskLoopback；

③设置算法运行函数：在Scheduling下的TSK模块添加算法运行任务函数tskVideoprocess，并对其进行配置：函数名为_tskVideoprocess，并在源程序中编写tskVideoprocess函数的具体实现程序；

④对视频设备进行驱动：在Input/Output下的Device Drivers模块中的User-Defined Devices子模块配置视频设备驱动，添加自定义的视频捕获设备VP0CAPTURE和显示设备VP2DISPLAY，并对设备进行配置；

2)SAA7115和SAA7105芯片的配置

①对SAA7115进行配置：将inMode配置为SAA7115_MODE_PAL720；

②对SAA7105进行配置：将SAA7105_AnalogFormat配置为SAA7105_AFMT_SVIDEO，将SAA7105_Mode配置为SAA7105_MODE_PAL720；

目标检测与跟踪模块完成：

1）图像预处理

利用函数MEM_copy将每一帧待处理红外图像复制至划分的临时存储空间中，再利用函数ICETEKDM642PCIYuchuli(unsigned char*in)完成对每帧图像的预处理，得到只有目标和噪声的图像，将函数代码放置在ISRAM中划分的段.text1″中，在预处理中使用MEM_calloc函数动态在内存段MEMTEMP内划分一个指向临时数据存储空间的unsigned char型的指针tempdata，用于存储存每次腐蚀与膨胀之后的图像信息；

2）初始化粒子

在初始化粒子之前，定义算法运算中需要的参数：粒子个数Num_particle、视场行数LINE_SZ、视场每行像素数NUM_LINES、矩形分辨单元宽度delta_x、矩形分辨单元高度delta_y、初始时刻目标存在的概率Init_Pro_exist、x方向矩形分辨单元个数Num_Cell_x、y方向矩形分辨单元个数Num_Cell_y、状态转移概率矩阵Trans_Matrix[2][2]、目标运动中过程噪声的大小q₁，目标强度噪声大小q₂、模糊参数I_Blur；

使用函数float*find_M_D(unsinged char*in,int m,int n,int length,int th)在预处理之后的第一帧图像的全视场内找出大于阈值th的像素点，返回其坐标值，粒子初始化时的位置坐标值从大于阈值th的像素点中抽取；速度采用建议分布函数qb＝U[-v_max，v_max]，v_max是目标的最大速度，方向也是如此处理；目标的强度I_k □U[I_min,I_max]，I_min和I_max是合适的灰度级，粒子状态的初始化：使用函数randn(Num_particle)产生与粒子个数相等的值在0到1间的随机序列，用函数find_M_X(U_rand，1，Num_particle，length_u，Init_Pro_exist)找出随即序列中小于Init_Pro_exist的随机数位置，将与之位置相同的粒子的状态定义为存在用值2表示，其余粒子状态为不存在用值1表示，完成对粒子的初始化；

3）跟踪

预测：由k-1时刻目标出现的状态与转移概率矩阵∏＝[π_ij]作为参数，利用函数int*Regime_Transition(int*in，int le_RP，float**T_M，int len_TM)完成前后两帧中粒子状态的转移；对于的粒子，其状态变量没有意义；对于的粒子，预测每个粒子k时刻的状态变量，分两种情况：(a)新生粒子，这些粒子是由转换到时产生的，用函数float*find_M_D(unsinged char*in，int m，int n，int length，int th)在全视场内找出大于阈值th的像素点得位置，粒子的位置坐标值随即从大于阈值th的像素点中抽取；速度采用建议分布函数qb＝U[-v_max，v_max]，v_max是目标的最大速度，方向也是如此处理；目标的强度I_kU[I_min，I_max]，I_min和I_max是合适的灰度级，(b)已存在粒子，这些粒子是＝1转换到时一直存在的，其状态值利用函数s_k+1＝Fs_k+v_k计算，s_k+1为当前时刻状态值，s_k为前一时刻粒子状态值，v_k为高斯噪声，利用DSP计算；

更新：用似然比计算重要性权值，在计算出粒子的重要性权值之后，对重要性权值进行归一化。利用重采样函数float*multinomialR(int n，float*q)对粒子进行重采样，在重采样完之后对粒子进行更新；

4)检测

在对粒子重采样和更新之后，利用函数int find_k_E(int*in，int m，int n，float th)计算粒子中状态为存在即粒子状态值为2的个数，以此求出k时刻目标存在的后验概率如果认为目标存在，否则认为目标不存在，在目标存在的情况下，通过对状态值为2的粒子各个状态求均值得到目标的状态值，完成检测。