[发明专利]基于帧差局部对比度的红外弱小运动目标边缘检测方法

说明书

本发明涉及一种基于帧差局部对比度的红外弱小运动目标边缘检测方法，方法通过确定主要虚警源高亮度云层边缘、盲闪元噪声和目标的帧间辐射特性差异，通过三帧的时域差分和改进的局部对比度计算方法增强目标边缘，去除闪元、高亮背景、背景边缘等虚警源。然后根据生成的显著图，采用阈值分割获得目标边缘检测结果，最终回到原图获得最终精确的目标位置。本发明基于实际工程中对于复杂动态背景下微弱红外目标的检测难以同时满足检测率与虚警率的要求，提出了一种基于帧差局部对比度的红外弱小运动目标边缘检测方法。实验结果表明，本文算法具有较高稳定性，在保证检测效率的同时，有效降低虚警数量，提高目标可检测性。

技术领域

本发明涉及红外小目标检测技术领域，具体涉及一种基于帧差局部对比度的红外弱小运动目标边缘检测方法。

背景技术

红外技术的发展使得其被广泛应用于预警、监视、终端制导等诸多领域。而红外图像目标检测是应用范围最广泛、最亟待解决的问题之一。由于红外谱段限制，相比可见光图像，红外图像分辨率更低、可利用的特征更少，目标极易淹没在背景杂波中，检测起来十分困难。同时，应用于天基的红外成像系统受高层卷云、平台像移等因素影响，背景变化剧烈，目标检测更为困难。因此，应对动态复杂背景下红外弱小目标的检测一直是研究的热点和难点。

目前，针对红外图像目标检测的研究大多分为两类，基于单帧的红外弱小目标检测方法和基于多帧的红外弱小目标检测方法。由于背景的动态变化、视场像移、目标运动的不确定性，使得基于多帧方法的红外弱小目标检测技术性能受限。因此目前的研究主要针对单帧红外弱小目标检测，大致可分为：基于滤波的检测方法、基于变换域的检测方法、基于矩阵稀疏低秩分解的检测方法和基于局部对比度的检测方法。但同时，由于单帧目标检测方法要求目标必须具备局部显著性，使得该类检测方法对淹没于复杂背景的微弱目标难以检出。因此，如何设计一种高准确、低误检、少虚警的复杂动态背景下的弱小目标检测方法是一个亟待解决的问题。

发明内容

针对上述技术问题，本发明基于实际工程中对于复杂动态背景下弱小红外目标的检测难以同时满足检测率与虚警率的要求，提出了一种基于帧差局部对比度的红外弱小运动目标边缘检测方法，在保证检测效率的同时，有效降低虚警数量，提高目标可检测性。

本发明为解决技术问题所采用的技术方案如下：

本发明的基于帧差局部对比度的红外弱小运动目标边缘检测方法，包括以下步骤：

步骤1、根据三帧差分法增强目标；

步骤2、利用改进的局部对比度计算方法抑制背景杂波，增强目标边缘；

步骤3、采用中心窗口计算得到的目标能量增强目标边缘；

步骤4、对第二特征图进行阈值分割，并利用粗检测结果回到第一差分特征图进行目标定位，得到精确的检测结果。

进一步的，所述步骤1具体为：

在连续三帧图像中，计算第二帧与第三帧的差值D_Img3以及第二帧与第一帧的差值D_Img1，并重组得到用于第二帧图像检测的第一差分特征图DI_Img，使用时域噪声替代空域噪声，目标与背景之间的对比被增强。

进一步的，所述步骤2具体为：

红外图像包括背景、目标和噪声，背景在空间上呈现平缓分布状态，时间上呈现缓变性，噪声在空间和时间上都呈现孤立性。改进局部对比度算法，使用2×2的排序滤波器，对步骤一中的第一差分特征图进行全图的排序滤波，以灰度中间值作为中心目标窗口的灰度估计，构建中间窗以隔离目标背景，利用红外弱小目标边缘区域与其邻近背景区域的差异进行局部对比计算，在增强目标的同时抑制背景杂波。

进一步的，所述步骤3具体为：