红外运动小目标检测的小面拟合算法

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1、Computer嘶e力略andApplications计算机工程与应用2008，44(17)15红外运动小目标检测的小面拟合算法于勇，郭雷YUYong，GUOLei西=ILTalk大学自动化学院，西安710072ColegeofAutomation，NorthwesternPolytechnicalUnivemity，Xi’觚710072，ChinaE-mail：yuyl22Cii)tom．cornYUYong．GUOLeLInfraredsmallmovingtargetdetec伽ⅡusingfacetmodeLComputerEmcneermgandApplica

2、tions，2008．44(17)：15一17．Abstraet：Anewalgorithmcombinedfacetmodelandpredictionmethodispresentedtodetectinfraredsmallmovingtargetinimagesequence．Basedonthemovingcontinuityanddirectionofthetargetinimagesequence，asecond-orderauto—regressivepredictionmodelofthetargetsearchwindowisdevelopedfir

3、st；Theauthorsthenresearchthemethodoffittingtheimageintensitysurfaceofthesearchwindowbycubicfacetmodel，andexploitethedetectoperatorstosearchmaximumintensitypointsinthewindow．Thepossiblesmalltargetpositionisdeterminedbythemaximumintensitypointsaccordingtotheintensityfeatureofthetargetininf

4、raredimage．ExperimentalresultswiththeinfraredimagesequenceshowthattheproposedalgorithmCansuccessfullydetectthe$maHtarget．thereal-timeandanti-noiseperformanceofthealgorithmarebetterthantraditionalalgorithm．Keywords：infraredsmallmovingtarget；targetdetection；cubicfacetmodel；predictionalgori

5、thm；targetsearchwindow摘要：针对红外图像序列中运动小目标，提出一种基于预测的小面拟合目标检测算法。首先根据图像序列中目标运动的连续性及方向性，采用二阶自回归模型预测目标的搜索窗口。然后根据天空背景红外图像中小目标灰度高于背景的特征，利用小面拟合模型对搜索窗口的局部区域作灰度曲面拟合，提取搜索窗口内灰度极值点作为目标，提出了相应的目标检测算予。对红外图像序列的实验表明，该算法可有效检测天空背景下红外运动小目标，算法的实时性和抗干扰能力优于传统的目标检测方法。关键词：红外运动小目标；目标检测；小面模型；预测算法；目标搜索窗口DOI：10．3778，j．

6、issn．1002—8331．2008．17．004文章编号：1002—8331(2008)17—∞15—03文献标识码：A中图分类号：TP391红外运动小目标的检测与处理是红外探测系统的核心技术。探测系统远距离成像时，给目标的检测识别带来很大的困难，主要表现在，目标成像面积小，细节特征不明显或部分丧失，难以根据边缘、形状等特征检测目标；在低信噪比条件下，由于热辐射、太阳闪光、云层干扰等，使得背景信息往往比目标信息更为复杂，实现目标识别需要的计算量太大。传统的红外小目标检测多采用时域或空域滤波的方法，其中，TarumSoniI一和Mohiyr2I等研究了二维最小二乘均方

7、自适应滤波器(TDLMs)在目标检测中的性能；Rosin嘲等采用时域中值滤波器算法在检测目标的同时抑制背景噪声；yank4·嘴提出了一种海空背景下基于Butterworth高通滤波(BHPF)的红外小目标自适应检测算法，以适应复杂背景的变化。以上算法计算复杂度高，难以满足红外探测系统实时性要求，且对图像噪声较为敏感，在信噪比低的情况下目标很容易被淹没。曲面拟合算法特有的类似于低通滤波的降噪特性以及与高斯滤波等传统低通滤波不同的保持目标高频信息特性16I，使得算法在检测弱小目标的过程中能够有效突出目标信息，降低噪声的干扰。引文【7—9】采用