[发明专利]一种红外小目标检测方法

权利要求书

1.一种红外小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

构建双层局部对比度测量结构，双层局部对比度测量结构包括：目标区域子窗口、包围在目标区域子窗口外侧四周的八个内部区域子窗口、包围在八个内部区域子窗口外侧四周的四个外部区域子窗口；

将原始红外图像划分为多个小区域，并利用双层局部对比度测量结构将每个小区域细划分为目标区域、八个内部区域和四个外部区域；

利用二维汉宁窗法计算每个小区域内的目标区域的灰度值、八个内部区域的灰度加权平均值和四个外部区域的灰度加权平均值；

计算每个小区域内的目标区域与八个内部区域之间的灰度差、和每个小区域内的目标区域与四个外部区域之间的灰度差，并获取双层局部对比度测量图IDLCM；

计算每个小区域内每一像素点的多方向梯度值，并利用每个小区域内的所有像素点的多方向梯度值构成该小区域的多向梯度图MG；

根据每个小区域的双层局部对比度测量图IDLCM和多向梯度图MG，获取该小区域的小目标检测图MGIDLCM；

对每个小区域的小目标检测图MGIDLCM进行阈值分割，提取出红外小目标。

2.如权利要求1所述的一种红外小目标检测方法，其特征在于：

所述双层局部对比度测量结构覆盖9×9个像素点。

3.如权利要求1所述的一种红外小目标检测方法，其特征在于：

每个小区域内的八个内部区域的灰度加权平均值利用下式计算获得：

W(n，n)＝w(n)×w(n)^T

其中N为汉宁窗口大小，其值为9，×为两个向量的叉积，T为向量的秩变换，为值的向上取整，为内部区域各子窗口的灰度值，N_u为第k个内部区域中的像素数，k为从1到8，为第k个内部区域中第j个像素点的灰度级，为其相应的权重值。

4.如权利要求1所述的一种红外小目标检测方法，其特征在于：

每个小区域内的四个外部区域的灰度加权平均值利用下式计算获得：

其中为外部区域中每个子窗口的灰度值，Nv为第l个外部区域中的像素个数，外部区域的窗口总数为4，为第l个外层窗口中第j个像素的灰度级。

5.如权利要求1所述的一种红外小目标检测方法，其特征在于：

每个小区域内的目标区域的灰度值利用下式计算获得：

其中m₀为目标区域子窗口的灰度值，N₀为目标区域中的像素数量，为目标区域第j个像素点的灰度级，为其相应的权重值。

6.如权利要求1所述的一种红外小目标检测方法，其特征在于：

双层局部对比度测量图IDLCM利用下式计算获得：

D_i＝min[d(T，IB_i)×d(T，IB_i+4)]，i＝1，2，3，4

D₀＝min[d(T，OB_j)]，j＝1，2，3，4

IDLCM＝D_i·*D_o

其中*为两个矩阵的点积，D_i为内部区域图像和中心区域图像的对比度测量值，其值等于对灰度差比度d(T，IB_i)和d(T，IB_i+4)乘积的最小值，i是内部区域的个数，D_o为外部区域与中心区域的灰度差对比度度量，其值等于d(T，OB_j)的最小值。

7.如权利要求1所述的一种红外小目标检测方法，其特征在于：

对每个小区域内每一像素点计算0度、45度、90度、135度、180度、225度、270度和315度的梯度值，取每个小区域内每一像素点的多个不同方向的梯度值的中值作为该像素点的多方向梯度值。