[发明专利]一种基于联合滤波的红外复杂背景抑制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种红外复杂背景抑制技术，具体说的是适用于远距离红外弱小目标检测中对空空、空地、海面等典型环境，利用空域和非下采样轮廓波域联合滤波的进行复杂背景抑制的方法。

背景技术

对于实际应用系统而言，如何充分发挥红外目标检测技术的优势，争取在最有力的时机获取来袭目标的相关信息已成了决定现代战争胜负的重要因素。于是，尽可能提高目标的探测距离成了各国研究人员都非常关注的问题。距离越远，目标在检测器件上的成像面积越小，且目标遭受杂波和背景影响的可能性就会增大，因而检测难度也会加大。战场环境一般包括海、天和地面。在现实的战场环境中，由于烟雾，云层，地表的山脉、纹理、大型建筑群以及海空地的交界面均会使背景复杂化。这些复杂的背景都会对弱小运动目标的检测产生极大的干扰。如何对复杂背景进行抑制，是在红外复杂背景环境中准确识别弱小目标的前提，该问题的解决对于增大作战距离和增加反应时间，提高己方的生存概率具有重要的意义。

发明内容

本发明的目的就是提供一种基于联合滤波的红外复杂背景抑制方法，为远距离红外弱小运动目标的检测打下良好的基础。

为了实现本发明的目的，使用了如下方案：一种基于联合滤波的红外复杂背景抑制方法，包括以下步骤：

S1.确定形态学结构元素尺寸：综合通过侦查手段获得的目标实际物理大小和红外实时成像应用中的导航信息，根据红外图像探测器成像投影模型，估计目标在成像平面上的大小，以目标成像平面上的大小为基准将图像分成若干子图像，计算每一子图像区域内的灰度均值和方差，计算子图像均值与方差之比，如果比值大于整帧图像均值与方差之比，则该子区域可能为候选目标区域，并标记该区域，在候选目标区域中统计目标的八连通区域，计算其矩形包围盒，以矩形的最大边长作为灰度形态学顶帽变换的结构元素大小；

S2.空域背景抑制：基于自适应尺寸结构元素估计红外背景，利用灰度形态学顶帽变换实现红外复杂背景的空域初抑制；

S3.非下采样轮廓波变换：将处理空间转换到非下采样轮廓波域，对经过空域背景初抑制的红外图像进行非下采样轮廓波变换一级分解，其中带通子带分解为四个高频方向，主要包括目标、残留背景和噪声；

S4.高频系数重构：将低频系数置零，去掉低频影响，基于邻域均值重新计算各个高频方向系数，进一步削弱残留背景和噪声系数的强度；

S5.构造高频系数中心向量：计算非下采样轮廓波域高频四个方向系数向量的均值，形成高频系数中心向量，为高频方向图像的综合提供基准向量；

S6.非下采样轮廓波域背景抑制：计算各个高频系数向量与中心向量的欧式距离，构造高频综合距离像，进一步拉大目标系数与残留背景和噪声系数的差异，实现红外复杂背景的最终抑制。

本发明的有益效果是：本发明基于空域形态学顶帽变换和非下采样轮廓波域高频综合距离像实现红外复杂背景的联合抑制。针对红外远距离探测的典型环境，本发明能够在增强目标信号强度的基础上实现红外复杂背景的有效抑制并能克服噪声的影响，背景起伏越大，本发明对背景的抑制效果越明显，为有效地解决复杂背景条件下的红外弱小目标检测问题奠定坚实的基础。

附图说明

图1为一种基于联合滤波的红外复杂背景抑制方法的红外复杂背景抑制方法流程图；

图2为发明方法与空域高通滤波、巴特沃斯高通滤波、Robison Guard滤波、空域-小波域联合滤波在对三组图像序列其中一帧的空空背景抑制对比图；

图3为发明方法与空域高通滤波、巴特沃斯高通滤波、Robison Guard滤波、空域-小波域联合滤波在对三组图像序列其中一帧的海空背景抑制对比图；

图4为发明方法与空域高通滤波、巴特沃斯高通滤波、Robison Guard滤波、空域-小波域联合滤波在对三组图像序列其中一帧的地空背景抑制对比图；

图5为原图像和发明方法图像的空空背景抑制三维灰度对比图；

图6为原图像和发明方法图像的海空背景抑制三维灰度对比图；

图7为原图像和发明方法图像的地空背景抑制三维灰度对比图。

具体实施方式