[发明专利]基于红外图像的海面舰船检测方法

权利要求书

1.一种基于红外图像的海面舰船检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

(10)红外图像预处理：对红外探测器采集到的包含舰船的海面图像进行预处理，所述预处理包括红外图像分辨率调整、灰度拉伸；

(20)Dot-Curve初步定位：基于随机粗糙面理论，采用二维曲率滤波方法，对经预处理的红外图像进行Dot-Curve提取，得到候选目标主副轴；

(30)主副轴修正：基于残差分析理论，对候选目标主副轴的灰度曲线进行拟合，并对候选目标主副轴的位置进行修正；

(40)特征提取：对候选目标进行特征提取，计算候选目标主副轴纹理特性和几何特性参数，包括灰度均值、灰度方差、斜率、线性度，架构特征集；

(50)目标鉴别：比较需求项目和干扰项目的特征参数，对潜在目标进行特征分析，融合多种特征，剔除干扰项目，获得需求目标。

2.根据权利要求1所述的海面舰船检测方法，其特征在于，所述(10)红外图像预处理步骤包括：

(11)分辨率调整：

采用如下所示的双线性插值法来完成分辨率调整：

式中，g(i₀,j₀)表示原始图像中位置(i₀,j₀)的灰度值，g(i′,j′)、g(i′+1,j′)、g(i′,j′+1)、g(i′+1,j′+1)表示调整后对应四邻点位置灰度值，α、β为插值系数。

(12)灰度拉伸：

通过如下所示的分段灰度拉伸过程以提高目标与背景的对比度：

f＝k_n×g+b_n,a_n≤g≤b_n (2)，

式中，f为拉伸后灰度，g为拉伸前灰度，k_n、b_n为拉伸系数，[a_n,b_n]为拉伸前灰度区间。

3.根据权利要求2所述的海面舰船检测方法，其特征在于，所述(20)Dot-Curve初步定位步骤包括：

(21)单向曲率计算：

按下式计算目标曲率：

Cur＝|f”| (3)，

式中，Cur为曲率，f″为图像灰度二阶导数；

要想计算目标曲率，就要先计算出一阶导数为0的极值点区域，如下式：

然后再计算所得区域内的二阶导数，如下式：

式中，(i₁,j₁)是像素坐标点，ω为方向向量与图像横向的夹角，K₂、K₃、K₄、K₅、K₆、K₇、K₈、K₉、K₁₀为组合系数；根据Facet模型可知，组合系数K_n可通过图像计算得到，计算公式为：

K_n＝f(i+r,j+c)*W_n (6)，

式中，*是卷积符号，(r,c)是以像素(i,j)为中心的局部图像的平面坐标，W_n是卷积核且P_n(r,c)为离散基底，离散基底的表达式为：

{P_n(r,c)}＝{1,r,c,r²-2,rc,c²-2,r³-(17/5)r,(r²-2)c,r(c²-2),c³-(17/5)c} (7)，

在满足不超过图像范围的条件下，代入得到卷积核；

(22)曲率融合：

根据各个方向的曲率图像，融合得到三维离散曲面曲率：

式中，C(i,j)表示加权曲率，l、m表示权值，通常取值l＝m＝1，Cur⁰、Cur⁹⁰、Cur⁴⁵、Cur¹³⁵表示与图像横向夹角分别为0°、45°、90°、135°四个方向的曲率图像；

(23)图像二值化：

对融合后的曲率图像按下式进行阈值分割，

式中，BI(i,j)表示二值化后的图像，TH表示分割阈值，根据不同图像质量取TH＝λ×max(C(i,j))，λ为二值化阈值系数；

(24)目标主副轴获取：

将各个方向二阶导数最小值满足阈值的点记为Dot点，将二值化后的图像中值为1的连通域从多像素宽度细化为单位像素宽度线条，连接线条像素生成链码，得到的Curve线即为主轴，以主轴节点为中心在垂直方向取多个像素即为副轴。