[发明专利]基于匹配滤波器优化设计的红外弱小点目标检测的预处理方法无效
申请号: | 201010023184.5 | 申请日: | 2010-01-22 |
公开(公告)号: | CN101847254A | 公开(公告)日: | 2010-09-29 |
发明(设计)人: | 朱金焰;黄华;朱金标 | 申请(专利权)人: | 上海步朗电子科技有限公司 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T7/00 |
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地址: | 200233 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 匹配滤波器 优化 设计 红外 弱小 目标 检测 预处理 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种图像处理技术领域的方法,具体是一种基于匹配滤波器优化设计的红外弱小点目标检测的预处理方法。
背景技术
近年来,红外弱小点目标检测问题一直是光学和红外图像领域的研究热点。光学传感器和红外为被动传感器,在现代战争中具有较强的生存能力,但其作用距离较短。研究低信噪比红外图像中弱小点目标的实时检测算法,可以实现扩展作用距离的目的,对于扩大作战距离和增加反应时间,提高区域防御系统的生存能力具有重要的军事意义和实用价值。除了军事领域的应用之外,红外弱小点目标检测在民用领域也得到了非常广泛的应用,例如,在卫星大气红外云图分析、空间遥感、红外医学图像病理分析、城市红外污染分析和海面人员搜救等领域中,有效的红外弱小目标技术可以在较好的时机帮助人们迅速提取感兴趣的目标区域,从而为人们的生产和生活提供有效的指导。
低信噪比红外弱小点目标检测的难点在于:目标成像距离远,图像信噪比低,又无形状、纹理等特征信息可以利用。因此,相对于其他红外目标检测与跟踪问题而言,如何有效提高红外图像的信噪比,实现对复杂背景条件下红外弱小目标的稳健检测就成为了一项更具有实际意义和挑战性的研究课题。
经对现有技术的文献检索发现,I.Reed等在IEEE Transactions onAerospace and Electronic Systems(1988)(IEEE学术期刊)上发表的“Opticalmoving target detection with 3-D matched filtering”(“基于三维匹配滤波器的运动目标检测方法”),该文中设计了三维匹配滤波器,当假设的目标轨迹和真实目标轨迹一致时,输出信噪比最大,但必须预先知道目标、背景和光学传感器的特性。Han KS(韩克松)在Systems Engineering and Electronics(2000)(系统工程与电子技术)上发表的“The Pretreatment for DetectingInfrared Point Targets Under Complex Background”(“复杂背景下红外点目标检测的预处理”),该文中提出了利用三种高通模板实现了复杂背景下的红外点目标检测的预处理,对变化缓慢的背景抑制效果明显,但这三种高通模板没有考虑到红外点目标的空间分布特性,其处理效果在使用过程中表现了不稳定性。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术存在的不足和缺陷,提出了一种基于匹配滤波器优化设计的红外弱小点目标检测的预处理方法,使其通过对红外点目标成像特性和传统的二维空间匹配滤波器的性能分析,设计了一种优化的空间匹配滤波器,旨在用多重一维匹配滤波器去拟合二维匹配滤波器的性能。优化设计的匹配滤波器考虑到了红外点目标、背景、噪声之间在空间分布特性上的形态差异,以及红外点目标成像的空间分布在各个方向的截面轮廓线上均保持了在目标出现位置的局部邻域内渐变的特性;同时,充分考虑到了噪声干扰的随机性和局部突变性,噪声破坏只可能是目标出现位置二维分布中的某一个方向上的分布特性。通过优化设计的匹配滤波器综合的多重一维匹配滤波结果能够有效地平衡目标分布特性可能在某一方向上受到的干扰。优化设计的空间匹配滤波器不仅保持了二维匹配滤波器的最大信噪比的设计准则,而且有效抑制了复杂成像条件下噪声对二维匹配滤波器性能的影响。从而克服了传统的二维匹配滤波器性能的不稳定性,以及先前算法对先验已知条件受限的影响。
本发明是通过以下技术方案实现的,包括如下步骤:
第一步,定义窗口模板,并充分分解为若干个一维窗口;
所述定义窗口模板,并充分分解为若干个一维窗口,具体为:结合红外图像点目标的空间分布特性的分析,根据应用背景选取适当大小的窗口模板。然后将二维窗口模板充分分解为若干个一维窗口。分解具有完备性。选取的窗口模板大小不同,分解的一维窗口的个数和包含的像素点的个数也不同。窗口越大,分解的一维窗口越多,每个一维窗口包含的像素点的个数也越多。
第二步,在每一个一维窗口,分别进行一维匹配滤波处理;
所述一维匹配滤波处理,具体为:利用步骤一中构造的一维窗口从上到下、从左到右依次遍历图像中的每一个像素点。在每一个待处理的像素点,将一维窗口覆盖范围的图像的像素点与先验的点目标的一维分布特性进行卷积。即进行一维匹配滤波处理:
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