[发明专利]一种基于二次图像融合的小目标增强检测方法

摘要

本发明提供了一种基于二次图像融合的小目标增强检测方法。包括：将连续8帧红外图像序列分分成两组，前4帧为A组，后4帧为B组；对A、B两组图像采用加权平均融合算法进行融合，得到两张一次融合图像；对两张一次融合图像分别进行小波分解，得到图像的高频部分和低频部分；采取不同的融合准则，对步骤三的高频部分和低频部分各自融合处理；对融合后的高频部分和低频部分进行小波重构，得到二次融合图像。本发明将二次图像融合算法引入了红外弱小目标检测领域，将连续帧中的目标视为静止状态，先进行一次融合，抑制图像中的随机噪声，对融合结果进行多尺度小波融合，在抑制背景的同时，增强了弱小目标，提高了目标检测的概率。

主权项

1.一种基于二次图像融合的小目标增强检测方法，其特征是包括以下步骤：步骤一：将连续8帧红外图像序列分分成两组，前4帧为A组，后4帧为B组；步骤二：对A、B两组图像采用加权平均融合算法进行融合，得到两张一次融合图像；具体包括：直接对像素点进行加权平均处理合成一幅图像，原始图像序列连续8帧都为含噪图像：A_i(n₁,n₂)＝f(n₁,n₂)+η_i(n₁,n₂)i＝1，2…8；n₁和n₂代表行号和列号，f(n₁,n₂)代表不含噪声的图像信息，η_i(n₁,n₂)为像素点(n₁，n₂)处的噪声为不相关、零均值噪声，A_i(n₁,n₂)为红外图像中任意像素点的灰度值；对连续4帧图像进行加权平均融合后的图像为：a_i为融合系数，为加权平均融合后的图像，其均值和标准差分别为：为融合图像的均值，为融合图像的标准差，为像素点噪声的标准差；步骤三：对两张一次融合图像分别进行小波分解，得到图像的高频部分和低频部分；步骤四：采取不同的融合准则，对步骤三的高频部分和低频部分各自融合处理；步骤五：对融合后的高频部分和低频部分进行小波重构，得到二次融合图像。