[发明专利]基于拓扑-图切融合优化的多谱段红外图像背景抑制方法

权利要求书

1.一种基于拓扑-图切融合优化的多谱段红外图像背景抑制方法，其特征在于，该方法为：首先，分别对多谱段的红外图像进行局部Patch预处理获得预处理后的图像，其次，根据拓扑微分方法对所述预处理后的图像进行强起伏边缘的抑制获得非线性扩散的最优扩散系数，根据获得的最优扩散系数与梯度均值滤波相结合分别对单波段图像进行背景抑制获得若干个单波段杂波抑制后的目标图像；然后，根据尺度区域能量理论模型对所述若干个单波段杂波抑制后的目标图像进行融合获得多谱段融合的背景抑制结果图像；最后，对所述多谱段融合的背景抑制结果图像进行图切策略优化，消除融合后图像的局部轮廓效应，最终获得背景抑制后的图像；

所述对所述多谱段融合的背景抑制结果图像进行图切策略优化，最终获得背景抑制后的图像，具体通过以下步骤实现：

步骤301：将图像映射成带权的无向图，并建立标签，再根据此标签所反映的图像像素信息建立对应的能量函数；

设G＝(V，E)为一个带有非负边的无向图，V是顶点集合，对应所有像素点以及附加的源节点s和汇节点t，E是图的边集，分为两类t连接和n连接，每个像素对之间都由n连接相连，记c为图中一条边的容量，x和y为两个不同像素点，得到式(16)代价函数；

公式(16)将含有源点和汇点的图分为两个顶点的集合S和T，源点s和汇点t分别位于S集合与T集合中；此时问题转化为二元标记问题，即点x满足u_x∈{(T＝1),(B＝0)}，其中B表示背景像素，T表示目标像素，用e表示图像中相邻的像素对的集合，v为所有像素的集合，因此，对像素u的标记问题可通过公式(17)所示最小化能量函数E(X)解决；

其中，

E₁(u_x)为局部能量，E₂(u_x,u_y)为相邻像素间的能量，和分别表示像素u_x到两个终结点之间的权值，m_x,y表示相邻像素间的权值；

步骤302：对图像I中目标与背景像素强度建模，假设像素强度服从高斯分布，因此，背景强度模型如式(19)所示：

其中，(μ_B,σ_B)分别表示背景高斯模型的均值和标准差；

目标强度模型如式(20)所示：

其中，(μ_T,σ_T)分别表示目标高斯模型的均值和标准差；

因此，式(18)中的局部能量转化为式(21)：

相邻像素间的能量转化为式(22)：

E₂(u_x,u_y)＝∞(u_x,u_y)exp(-β(I_x-I_y)²) (22)

其中，β＝(2(I_x-I_y)²)^-1是一个权衡强度对比的参数，·表示期望操作；

步骤303：运用最大流最小切算法对上述建立的网络流图进行切割，从而得到网络图的最小切，即能量函数的最小值，最小切将图像分为前景和背景两部分，从而达到背景抑制和目标增强的目的。

2.根据权利要求1所述的基于拓扑-图切融合优化的多谱段红外图像背景抑制方法，其特征在于，所述分别对多谱段的红外图像进行局部Patch预处理获得局部预处理像素区域，具体为：采用4-邻域算子求取多谱段的红外图像中局部极值点；预处理算法利用式(1)进行表示：

其中，u表示一个大小为M×N的图像，下标s表示图像u中的某一个像素，u^s则表示像素s的灰度值，集合n^s＝{w,e,n,d}表示像素s相邻的四个像素，则表示经过局部预处理后像素s的灰度值。