种对空成像起伏背景条件下红外弱小目标的检测方法

《种对空成像起伏背景条件下红外弱小目标的检测方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、说明书一种对空成像起伏背景条件下红外弱小目标的检测方法技术领域：本发明涉及一种对空成像起伏背景条件下红外弱小目标的检测方法。这是一种基于形态学滤波预处理后的待检测图像中目标所呈现出的能量特征来实现目标检测，是红外检测与识别系统、红外预警系统、大视场目标监视系统的一项核心技术，在各类军、民用系统中均可有广泛的应用。背景技术：红外成像技术是一种非接触式的测试技术，它可以方便地检测目标发出的不可见热辐射并转换成可见图像的技术。信息获取所涉及的一个关键领域是红外探测技术和方法的研究，其重要地位已日益突出。由于红外成像技术具有隐蔽性好、探测范围广、定位精度高、识别伪装能

2、力强、作用距离远以及轻质小巧、低耗可靠等优点而备受青睐，可广泛应用于安全监视、国防军事和工业自动化检测等领域。随着红外探测器技术的发展，热像仪从过去采用单元或多元分立式探测器加一维或二维光机扫描器，发展成了不用光机扫描的凝视型成像装置。基于凝视焦平面阵列的红外热成像探测系统，无论从温度灵敏度和空间分辨率上，还是从帧频和光谱响应上，都有了极大的提高。由于焦平面凝视热像仪所独有的优良性能，已经成为世界各国大力研发的一项高新技术。作为智能化信息处理的关键环节之一，红外目标成像、检测与识别技术一直是困扰和制约红外成像探测实用性能的瓶颈问题和技术难点而亟待解决，目前已引

3、起国内外专家的高度重视，并围绕这一课题开展了深入、广泛的研究。在红外目标检测与识别过程中，需要尽快地检测并锁定待识别目标，但是在对空起伏背景下低信噪比红外弱小目标检测与识别所面临着众多的技术难题。这些技术难题主要有：1.目标小，没有尺寸、形状和纹理等信息，传统的图像处理方法无法应用；2.起伏背景，致使目标信号往往淹没在噪声之中；3.数据量大，难以实时处理。国内外研究人员针对低信噪比红外图像中的目标检测与跟踪提出了一些方法，如三维匹配滤波，截断序贯似然比检测方法、动态规划法、高阶相关法，小波分析及神经网络方法等，但是计算量很大，难以实时处理视频图像序列。另外，显

4、著制约上述算法实际运用的缺陷主要在于各种算法建立在噪声分布，甚至目标分布做为先验知识的基础上。尽管以上假设在检测算法设计、算法性能分析及结果分析带来很大便利，但由于在实际情况中，大多数情况是不满足假设分布的，这样不可避免的引入了误差，甚至得到错误的结论。发明内容：本发明的目的在于针对现有技术的上述不足，提供一种对空起伏背景条件下红外弱小目标的检测方法，与成像硬件系统配套进行信号分析与处理，提高系统成像、检测和识别的性能，满足国内实际系统的性能需求。为实现这样的目的，本发明的技术方案中，先利用数学形态学滤波技术进行预处理，并获得近似背景的图像，将原图像减去获得的

5、背景图像，得到近似的只含有目标和噪声的待检测图像。根据点目标在实际探测器中的成像并不是一个点，而是一个“凸包”,提出了基于目标在待检测图像的能量特征的检测方法。利用一个局部窗口在待检测图像中进行遍历计算，并将计算结果存贮在一幅空白图像相应的位置上，形成一幅能量查找表，根据目标在图像出现的位置表现出局部能量最大的特点，将目标检测问题转化为了在能量查找表中寻找最大值的问题。为了提高检测概率将待检测图像中强度单象素最大位置也认为是目标出现点,提取出所有可能的目标点。本发明的方法包括如下具体步骤:：1.根据实际红外图像的成像特点，采用数学形态学滤波获取图像背景，即用菱

6、形扁平结构元素对红外图像进行开运算，去除噪声及小目标，得到近似背景图像。2.利用原图像减去背景图像，得到只含有目标和噪声的待检测图像。3.创建一幅新的空白图像，其大小形状与待检测图像完全一样，用于存放待检测图像局部能量,空白图像的初使值全部置为0。4.创建能量查找表。利用一个窗口在待检测图像进行遍历计算，计算窗口内部所有象素强度值的和并将计算结果存贮在空白图像相应的位置上，形成一幅能量查找表。5.搜索能量查找表中最大值出现的位置，同时搜索待检测图像中单象素强度最大值的位置，这些位置都做为对应目标检测算法检测出的目标出现的可能位置。本发明采用数学形态学滤波获取图

7、像背景，其算法可以通过硬件并行实现，大大提高了处理速度。基于目标在待检测图像中表现出的能量特征目标检测方法，避免了多数检测算法中对噪声及信号分布的假设，提高了算法的实用性和鲁棒性，同时也大大简化了后续的识别及跟踪算法。本发明在保证算法检测性能的条件下简化了计算，提高了算法的实时性，可广泛应用于各类军、民用系统，具有广阔的市场前景和应用价值。附图说明：图1为对空起伏背景条件下，基于目标能量特征的目标检测算法流程图。如图1所示，真实红外图像先采用数学形态学滤波技术获得近似的背景图像，再利用原图像减去背景图像得到待检测图像。然后根据目标在待检测图像中呈现出的能量特征

8、，利用局部能量检测算法得到能量查找表，