[发明专利]对地面弱小目标的检测方法

权利要求书

1.一种对地面弱小目标的检测方法，其特征在于步骤如下：

第一步，在一段地面弱小运动目标的视频上，采用Surf角点检测算法，分别在每帧图像上检测出角点；

第二步，根据每帧图像上角点的位置计算前后两帧图像的位移值(Δx,Δy)，再根据(Δx,Δy)将相邻两帧图像间的做差分，得到前后两者的残差图img，即img=img_n-img_n-1，n为当前帧号；对残差图进行目标的一次提取，即将残差图中灰度值大于阈值Th的像素信息提取出来作为预目标，阈值Th=10-20；

第三步，由于残差图中预目标点周围与其背景相比亮度较为突出，并且在连续几帧内预目标都是存在的，根据这两特点将目标进行二次提取。

2.根据权利要求1所述的对地面弱小目标的检测方法，其特征在于第三步中二次提取的步骤为：

（1）分别取以预目标点为中心的k×k pixels²的点域，求取其平均值为mean₁(x,y,n)，取以该点为中心的w×w pixels²的点域，求取其平均值mean₂(x,y,n)，其中k<w，k,w是指预目标点窗口大小，求比例因子Q₁(x,y,n),

；

（2）根据残差图中目标点处梯度的性质，取G_x(x,y,n)，G_y(x,y,n)分别为残差图中预目标点(x,y)处的水平和垂直方向上的梯度值，求中间结果Q₂(x,y,n)，Q₂(x,y,n)=| G_x(x,y,n)|+| G_y(x,y,n)|；

（3）计算Q(x,y,n)=Q₁(x,y,n)+Q₂(x,y,n)，取J_n=max(max(Q(x,y,n)))，J_n为所有Q(x,y,n)中的最大值；

（4）根据目标点在时间上的连续性计算分值M(x,y,n)及比较值f(x,y,n)， ，f(x,y,n)=e^M(x,y,n)，其中α为系数，α>1； 

（5）目标的二次提取，首先初始化， ，f(x,y,n)=1；第一帧， ，f(x,y,1)=e^M(x,y,1)，取前20个最大的f(x,y,1)保存，其余的f(x,y,1)=1,M(x,y,1)=0；然后，从第二帧开始，若M(x,y,n-1)=0，则f(x,y,n)=f(x,y,n-1)×β， ，否则 ，保存前20个最大的，其余的f(x,y,n)=1,M(x,y,n)=0；其中β为系数，1＞β＞0，前后连续的几帧在残差图中都存在的点即为二次提取的目标点。