[发明专利]一种红外远小目标检测方法

说明书

本发明揭示了一种红外远小目标检测方法，包括稀疏残差计算步骤、结构相似性计算步骤、通过线性关系将稀疏残差和结构相似性信息融合，最终得到检测成像。本发明利用加权稀疏残差模型来重构远小目标，其次，通过区域协方差来分析目标和背景区域的结构相似性，最后将稀疏残差模型和结构相似性特征融合，有效地检测出实际目标并且排除虚假目标。对比以往的红外远小目标检测方法，本发明方法能够在复杂场景下对感兴趣的目标进行更加有效地检测。

技术领域

本发明涉及一种目标检测方法，尤其涉及一种红外远小目标检测方法，属于红外目标检测的技术领域。

背景技术

在计算机视觉和军事领域，红外远小目标检测是一个重要的研究热点。随着红外成像技术的发展，红外传感器已经可以获得高分辨率图像，从而为目标检测技术奠定了基础。但是在复杂的场景下，红外远小目标检测技术仍然面临着很大的挑战。文献一(Tom,Victor T.,Peli,Tamar.,Leung,May and Bondaryk,Joseph E.:’Morphology-basedalgorithm for point target detection in infraredbackgrounds’,Proc.SPIE,1993,pp.2-11)提出基于形态学的top-hot滤波器方法。文献二(Yang,L.,Yang,J and Yang,K.:’Adaptive detection for infrared smalltarget under sea-sky complexbackground’,Electronics Letters,2004,40(17),pp.1083-1085)采用自适应巴特沃斯高通滤波器。文献三(Gu,Yanfeng.,Wang,Chen.,Liu,BaoXue and Zhang,Ye.:’A kernel-basednonparametric regression method for clutter removal in infraredsmalltargetdetection applications’,Geoscience and Remote Sensing Letters,2010,7(3),pp.469-473)通过基于核函数的非参数回归方法实现背景预测和远小目标检测。文献四(Bae,Tae-Wuk.,Zhang,Fei and Kweon,In-So.:’Edge directional 2DLMSfilter for infrared small target detection’,Infrared PhysicsTechnology,2012,55(1),pp.137-145)采用边缘方向信息的最小均方滤波器。文献五(Li,Li.,Li,Hui.,Li,Tian and Gao,Feng.:’Infrared small target detectionin compressive domain’,Electronics Letters,2014,50(7),pp.510-512)提出一种新颖的基于压缩感知的红外远小目标检测方法。尽管如此，针对复杂场景下的红外远小目标检测问题仍然没有有效地解决方案。

发明内容

本发明的目的是解决上述现有技术的不足，复杂场景下红外远小目标检测仍然存在较大问题，提供一种红外远小目标检测方法。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种红外远小目标检测方法，包括如下步骤：

步骤一，稀疏残差计算步骤，

利用SLIC算法将红外图像分割成若干个区域块，

每个区域块用p＝{x,y,lu,g_x,g_y}表示，

其中，lu是亮度信息，g_x，g_y是梯度信息，x，y是像素点坐标，

红外图像表示为P＝[p₁,p₂,...,p_N]，N是区域块的数目，