基于高阶累积量的红外图像时域检测

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第37卷第2期激光与红外Vo1．37，No．22007年2月IASER&INRAREDFebruary，2OO7文章编号：1001-5078(2007)02-0178-03基于高阶累积量的红外图像时域检测吕雁(西安电子科技大学电子工程学院，陕西西安710071)摘要：提出了一种基于高阶累积量的红外图像序列中运动弱小目标时域检测的新方法，该方法定义了观测数据的三阶累积量，并在时间剖面上，通过快速运动目标与缓慢变化的背景像素的灰度特征差异，实现对弱小目标的检测。利用实测数据进行了仿真，实验结果表明了该方法的有效性。关键词：红外图像

2、；弱小目标检测；高阶累积量；时间剖面中图分类号：I51文献标识码：AInfraredImageTemporalDetectionBasedonHigher—orderCumulantLt)Yan(SchoolofElectronicEngineering，XidienUniversity，Xian710071，China)Abstract：AnewtemporaldetectionmethodformovingdimsmRlltargetsininfraredimagesequencesbasedonhigher-ordercumulantispresented．Thep】

3、p0sedmethoddefinesthethirdordercumulantoftheobservedimageandc,aiYl‘esoutthedetectionofdimandsmM1targetsintemporalprofileofimageseqIlencesbythediferencebetweenthespeedmotioningtargetsandtheslowlychan~ngbackgroundgray．Theexperimentalresultshowstheefectivene~ofthepro-pondmethod．Keywords：infra

4、redl‘inage；dimsmalltargetdetection；higher-ordercumulant；temporalprofile1引言量的这一特性，本文定义了观测图像的三阶累积量，红外图像中的弱小目标检测问题一直是红外图在时间剖面上，通过快速运动目标与缓慢变化的背像领域的研究热点。由于远距离下目标仅占很少几景像素的灰度特征差异，实现了弱小目标的检测。个像素的面积，而背景杂波强度往往比传感器噪声2基于三阶累积量的时域检测方案和被检测目标信号要大，故目标信号相对很弱，图像当目标大小和灰度强度等特征在空域上很难和信噪比极低，缺乏可用的结构信息，这样就难以从单背景杂波

5、区分开来时，如图1(a)所示，它是红外图帧图像中分离出目标。国内外学者提出了许多小目像中的某一行，从空间特征上看，目标和杂波几乎无标检测方法uJ，但都有各自的适用条件，红外图像法区分。在这种情况下，希望能在时间剖面上，通过中的弱小目标检测问题仍然没有得到解决。快速运动目标与缓慢变化的背景像素的灰度特征差由于高斯噪声(白色或有色)高于二阶的累积异，实现弱小目标的检测。对于连续采集的红外图量及其谱均为零。因此，高阶累积量域也称为高信像序列，图像中每一个像素点的灰度值在连续帧中噪比域，特别有利于高斯噪声中非高斯信号的检测。变化不大，由于小目标的经过，使得变化不大灭度近年来，用高阶

6、统计量检测非高斯信号的方法不断涌现，这些检测方法仅需较少的关于噪声的先验知作者简介：吕雁(1976一)，女，讲师，博士研究生，主要研究方向为智能信息处理，图像处理。识就可以获得良好的检测效果]。利用高阶累积收稿日期：2006-06-19维普资讯http://www.cqvip.com激光与红外No．22007吕雁基于高阶累积量的红外图像时域检测179值在目标经过时产生较大的波动，如果从小目标经因为n(．j})为高斯噪声，其2阶以上的累积量恒为过背景像素的时间剖面上来看，它具有类似“脉冲”零，所以式(4)简化为：的形状，“脉冲”宽度与目标的速度成反比，亮度c(下l，下2)=c

7、3啊(下l，下2)(5)与目标的强度成正比；而没有小目标经过的背景像由于Ic知(下。，下：)I在原点取得最大值，即素灰度则是缓慢变化的。图1(b)给出了实际拍摄Ic(0，0)I≥『c3

8、(下。，)I(6)的红外图像中的两个像素点在时间剖面上的灰度曲因此采用零滞后的累积量作为高斯噪声中非高斯信线，图中实线表示没有小目标经过的像素点的灰度号的检测统计量，则有：曲线，虚线是表示有小目标经过像素点的灰度曲线。从图中可以看出在时间剖面上背景像素灰度值由于·cc。，。·=层ck){兰筹：竺c7小目标的经过所产生的变化，大概在第