[发明专利]一种基于边缘结构的背景杂波度量方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体地说是一种基于边缘结构的背景杂波 度量方法。

背景技术

随着光学系统,探测器及电路设计的不断改进,背景杂波逐渐成为影响光电 成像系统性能的主要因素。复杂的杂波背景环境包含很多类目标的场景内容， 使观察者无法快速有效地获取目标，背景杂波效应成为影响观察者目标获取性 能越来越重要的因素。

准确有效的杂波量化描述是当今光电成像系统性能评估以及图像处理领域 研究的热点和难点之一，为建立准确的目标获取性能预测模型与修正模型奠定 了基础。近二十年来,基于各种不同的人眼视觉基本特性,国外研究者提出了很 多种杂波量化度量"这些背景杂波度量大致可分为三类"一类是数学统计尺度, 如最早的统计方差(SV)度量；一类是基于图像纹理的度量,如基于灰度共生矩阵 的杂波度量(COM)；还有一类是基于人眼视觉对高对比度区域敏感性的杂波度量, 典型的杂波度量有边缘概率密度杂波度量(POE)和基于目标结构相似度的杂波 度量(TSSIM)。SV定义简单、易于计算、适用于大多数自然地形，但对复杂杂波 图像的表征描述不够准确。COM仅适用于图像中目标具有明显纹理分布的场景， 因需要多次计算共生矩阵，计算量大。POE考虑了人眼视觉对物体边缘敏感的视 觉特性，较之SV和COM有一定的优势,然而POE在表征过程中有阈值选择问题， 需根据每幅图像的具体状况具体确定，不同观察者所得到的计算结果不具可比 性。文章NewMetricsforClutterAffectingHumanTargetAcquisition在 杂波度量方面引进图像质量评估领域广泛认可的图像结构相似性信息SSIM概 念，并进行修改，提出目标结构相似性杂波度量(TSSIM)。TSSIM的定义具有对 称性、有界性以及极大值唯一性，并且该结构信息的定义充分体现人眼视觉的 基本感知特性：亮度掩盖效应和对比度掩盖效应；该杂波计算简单、结果唯一、 没有阈值选择问题。但是只用到整幅图像的标准差、均值和协方差，对复杂杂 波图像的表征描述不够准确。因此，至今仍没有一种杂波尺度能得到光电研究 领域工作者的一致认可。

2010年荷兰TNO人类因素研究所Toet教授通过研究TSSIM与Search2数据 库中目标探测特性的关系时，发现目标获取特性主要依赖于场景和目标的结构 因素。许多研究者发现,人眼对于图像的边缘结构信息是最为敏感和重视的,也 就是说,边缘结构信息很有可能是图像结构信息的最重要的部分，而作为SSIM 最为重要的第三部分结构信息的比较,s(x,y)实质上求取的仅仅是原图像子块 和比较图像子块之间像素值的相关系数,不能很好地反映图像的边缘和纹理结 构信息,鉴于人眼对图像边缘纹理信息的极高的敏感度,而梯度能较好地反应图 像的边缘纹理信息。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于边缘结构的背景杂波度量方法， 以充分体现人眼视觉在目标识别中主要关注物体结构的特性，提高对成像系统 外场性能预测和评估的准确度。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于边缘结构的背景杂 波度量方法，包括以下步骤：

步骤1：将背景图像分割成大小与目标图像大小相同的单元；

步骤2：建立图像结构特征空间上的目标图像与单元背景杂波图像之间的相 似性度量；

步骤3：通过梯度直方图的方法建立目标图像与单元背景杂波图像的边缘结 构特征描述，并选用巴氏系数计算图像边缘结构的相似性度量；

步骤4：以目标图像与单元背景杂波图像的边缘结构相似性度量对目标图像 和单元背景杂波图像的结构相似性度量进行加权作为单元背景图像的杂波度 量，所有单元背景图像杂波度量的平均值，作为整幅背景图像的杂波度量。

所述整幅背景图像的杂波度量计算过程为：