[发明专利]一种基于FPGA的红外小目标检测方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于红外预警系统领域，具体涉及一种基于FPGA的红外小目标检测方法及系统。

背景技术

在红外预警系统中，常利用的小目标检测方法是点目标检测技术。点目标检测技术针对的是红外热像仪位置固定不变的情况。而现在国内外提出了一种新的探测技术，即将红外热像仪放置在转动的平台上，利用转动过程中小目标产生的拖尾现象，将小目标检测转换成线目标检测，大大降低了检测难度。

传统的检测算法包括频率域高通滤波算法、频率域低通滤波算法，这两种算法针对较平缓的天空检测效果较好，但是对于灰度变化剧烈的杂波背景(如云杂波)却一般很难保证其滤波效果；另外一些新颖的方法如二维最小均方(TDLMS)滤波、自适应自回归背景估计方法、随机场模型方法能够对云层背景较好的处理，但是算法复杂度较高。

传统的红外预警系统装置采用的单一的上述的滤波算法或者部分算法的结合，仅仅适用于特定的一些背景复杂的场合；另外，传统的红外预警系统在转动平台的基础上较多的采用线阵扫描探测方式，在扫描过程中帧与帧之间会存在盲区，降低了图像的信噪比。

发明内容

本发明提出一种基于FPGA的红外小目标检测方法及系统，可以通过前后帧重叠部分累加以提高信噪比，在降低算法复杂度的同时能够较好的剔除背景云层的干扰，在确保精度的同时能够提高检测系统的实时性。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于FPGA的红外小目标检测方法，包括以下步骤：

步骤一、对采集的图像进行预处理，去噪、去盲元；

步骤二、提取头图像和尾图像；

步骤三、分别对头图像和尾图像进行杂波边缘滤波操作；

步骤四、对头图像和尾图像分别进行阈值分割操作，使图像二值化；

步骤五、对阈值分割后的头图像和尾图像中的目标进行形态学膨胀，获得轮廓较大的目标；

步骤六、将形态学膨胀后的头目标和尾目标合成获得完整的目标。

本发明还提供一种基于FPGA的红外小目标检测系统，包括图像采集模块、图像预处理模块、头尾图像提取模块、杂波边缘滤波模块、阈值分割模块、形态学膨胀模块、头尾图像累加模块；上述模块均在FPGA上实现；

图像采集模块与图像预处理模块相连，图像预处理模块与头尾图像提取模块相连，头尾图像提取模块与杂波边缘滤波模块相连，杂波边缘滤波模块与阈值分割模块相连，阈值分割模块与形态学腐蚀膨胀模块相连，形态学腐蚀膨胀模块与头尾图像累加模块相连；

图像采集模块用于将红外相机拍摄到的红外图像序列恢复成数字图像序列，然后将数字图像信号发送给图像预处理模块；

图像预处理模块用于进行噪声的初步处理和盲元补偿，然后将处理完的数字图像信号发送给头尾图像提取模块；

头尾图像提取模块用于提取数字图像的头图像和尾图像，并且将提取出来的头图像和尾图像分别通过两个通道并行发送给杂波边缘滤波模块；

杂波边缘滤波模块用于抑制头图像和尾图像中杂波边缘的影响，可以较好的保留目标信息，然后将滤波后的头图像和尾图像发送给阈值分割模块；

阈值分割模块根据头图像和尾图像中目标的亮度特性将图像中大于阈值的像素点保留下来，小于阈值的像素点予以丢弃，分别提取出头图像和尾图像中目标的初步形态，然后将提取出的目标的头图像和尾图像发送给形态学膨胀模块；

形态学膨胀模块用于对头图像和尾图像中的目标进行放大，便于目标的进一步处理，然后将膨胀的结果发送给头尾图像累加模块；

头尾图像累加模块主要用于将处理过的头图像和尾图像叠加在一起，得到最后的包含目标的图像。

进一步，图像采集模块将采集到的数据信号恢复成具有场使能、行使能和数据信号的有效数字图像信号，便于后端处理。

进一步，图像预处理模块采用一维1*N窗口大小的中值滤波器进行滤波，其中中值滤波器采用快速比较方式实现。

进一步，头尾图像提取模块采用模板滤波的方法分割出头图像和尾图像。

进一步，杂波边缘滤波模块采用Robinson滤波方法进行实现，可以有效的滤除大部分云层杂波的干扰。

进一步，所有的模块均在FPGA利用verilog语言实现，并搭建硬件模块。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于，

附图说明

图1是本发明基于FPGA的红外小目标检测系统的结构示意图。

图2是本发明基于FPGA的红外小目标检测系统中值滤波快速比较示意图。

图3是本发明基于FPGA的红外小目标检测系统目标区域水平剖视图。