[发明专利]一种红外超弱运动目标检测方法

说明书

本申请涉及一种新的红外超弱运动目标检测方法。所述方法包括：获取待检测的红外图像序列，分别抑制红外图像序列中帧间重叠区域背景以及非重叠区域背景，得到目标图像序列，对目标图像序列中的运动目标进行目标增强，以及抑制目标图像序列中的背景残差，得到增强目标图像序列，通过自适应阈值分割，确定增强目标图像序列的候选目标集合，通过计算候选目标集合中每个候选目标的目标运动速度和灰度外观特征，确定候选目标集合中的真实目标。采用本方法能够实现对超弱运动目标进行检测。

技术领域

本申请涉及计算机视觉、图像处理技术领域，特别是涉及一种红外超弱运动目标检测方法。

背景技术

随着计算机视觉以及图像处理技术的发展，对目标跟踪检测的准确性要求越来越高。近年来，红外检测相关硬件及软件算法均处在不断发展的状态，已有方法利用不同的图像信息实现目标检测，总体上可归结为基于单帧图像和序列图像方法两类。

(1)基于单帧图像的红外弱小目标检测

基于单帧图像的红外弱小目标检测方法主要利用图像中目标与背景之间的特性差异，实现图像中弱小目标的检测。从利用的图像成分特性的角度可将已有方法主要归结为以下三类：利用目标外观特性实现目标检测、利用背景高空间相关特性实现目标检测及利用局部目标与背景之间的特性差异的检测方法。

(2)基于序列图像的弱小目标检测

基于单帧图像的弱小目标检测方法仅利用单帧图像信息完成目标检测，可实现高效的目标检测，但要求单帧图像中目标与周围背景存在足够的差异，对于复杂背景或目标极为微弱的情况，基于单帧图像的检测方法往往得不到满意的检测结果。相比于单帧图像，序列图像包含时序信息，通过时序上多帧数据跟踪关联，有助于提升算法在复杂背景及目标微弱情况下的检测能力，尤其是对于超弱运动目标，但由于要用到时序上多帧图像信息，算法效率不及基于单帧图像的算法，因此，基于序列图像的弱小目标检测方法的受关注程度不及基于单帧图像的方法。

以上两种方法均无法准确的识别超弱运动目标，从而无法准确的进行超弱运动目标检测。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够解决序列图像中超弱运动目标检测问题的一种红外超弱运动目标检测方法。

一种红外超弱运动目标检测方法，所述方法包括：

获取待检测的红外图像序列；

分别抑制所述红外图像序列中帧间重叠区域背景以及非重叠区域背景，得到目标图像序列；

对所述目标图像序列中的运动目标进行目标增强，以及抑制所述目标图像序列中的背景残差，得到增强目标图像序列；

通过自适应阈值分割，确定所述增强目标图像序列的候选目标集合；

通过计算所述候选目标集合中每个候选目标的目标运动速度和灰度外观特征，确定所述候选目标集合中的真实目标。

在其中一个实施例中，还包括：获取所述红外图像序列中相邻两帧图像中对应点的位置坐标向量；根据所述位置坐标向量，确定所述相邻两帧图像对应的单应性矩阵；根据所述单应性矩阵，将所述相邻两帧图像转化到同一坐标下，通过帧间差分抑制所述红外图像序列中帧间重叠区域背景。

在其中一个实施例中，还包括：确定非重叠区域的外边缘为背景像素，将所述背景像素中的边缘像素点确定为背景种子点；采用快速最小障碍距离度量，确定所述红外图像序列中当前图像中其他像素点与所述背景种子点的最小障碍距离；根据所述最小障碍距离确定其他像素点与所述背景种子点的相似度，根据相似度满足条件的其他像素点，抑制所述红外图像序列中帧间非重叠区域背景。