[发明专利]一种基于掩码图像的红外弱小目标检测算法

权利要求书

1.一种基于掩码图像的红外弱小目标检测算法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)输入原红外图像；

(2)计算原红外图像的掩码图像；

(3)结合掩码图像对原红外图像进行滤波处理，得到背景图像；

(4)计算含有点目标的残差图像；

(5)滤除残差图像的噪声，完成对点目标的检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于掩码图像的红外弱小目标检测算法，其特征在于，所述步骤(2)中计算原红外图像的掩码图像包括以下步骤：

①在原红外图像中选取目标区域A；

②计算目标区域A的掩码图像，其计算公式为：

其中，Mask(i，j)为掩码图像座标为(i，j)的像素，f(i，j)为原红外图像座标为(i，j)的像素，N×N为掩码图像的大小，α为阈值；阈值α＝σ_f·SNR，σ_f＝std(A)为灰度标准差，SNR为信噪比；通过恒虚警概率来计算信噪比SNR，计算公式为其中P_f为给定的恒虚警概率，

3.根据权利要求2所述的一种基于掩码图像的红外弱小目标检测算法，其特征在于，所述步骤(3)中结合掩码图像采用形态学开运算对原红外图像进行滤波处理，得到背景图像；形态学开运算的表达式为：

其中，f(x,y)为原红外图像座标为(x，y)的像素，Mask(x,y)为掩码图像座标为(x，y)的像素，B(x,y)为背景图像座标为(x，y)的像素，b为形态学滤波的结构体。

4.根据权利要求3所述的一种基于掩码图像的红外弱小目标检测算法，其特征在于，所述步骤(4)中采用原红外图像减去背景图像得到含有点目标的残差图像，计算公式为：G(x,y)＝f(x,y)-B(x,y)，G(x,y)为残差图像座标为(x，y)的像素。

5.根据权利要求4所述的一种基于掩码图像的红外弱小目标检测算法，其特征在于，所述步骤(5)中采用自适应阈值分割处理对残差图像的噪声进行滤除，从而完成对点目标的检测，自适应阈值分割处理的表达式为：其中，R(i,j)为自适应阈值分割处理后图像的座标为(i，j)的像素，T为分割阈值，G(i，j)为残差图像座标为(i，j)的像素。

6.根据权利要求5所述的一种基于掩码图像的红外弱小目标检测算法，其特征在于，所述自适应阈值的计算公式为：T＝m+kσ，其中，

m为局部区域的均值，σ为局部区域标准差，T为分割阈值，k为常系数，N1和N2分别表示子图像区域的大小。