[发明专利]一种红外运动目标检测方法

说明书

本发明公开了一种红外运动目标检测方法，包括以下步骤：S1：采集红外视频图像，并对红外图像进行预处理；S2：采用TDLMS滤波器滤对红外图像进行背景预测；S3：将原图和滤波器输出的背景图进行差分；S4：后利用图像统计特性得到一个阈值，对差分图进行二值化，将目标提取出来。本发明对TDLMS滤波器的迭代步长与输入数据进行了改进，采用非线性步长，提高了滤波器的自适应性；增加了输入数据量，可以充分地利用被预测点周围像素信息进行背景预测，提高预测精度；在TDLMS滤波器结构中增加了一个输出决策模块，可以根据图像特性选取被预测点周围不同区域对背景进行预测，进一步提高了滤波器的灵敏度。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及一种红外运动目标检测方法。

背景技术

运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究课题，许多研究学者致力于可见光图像的运动目标检测研究，提出了很多应用于可见光图像的检测算法，可见光图像的目标检测技术也日趋完善。由于可见光谱成像系统是根据物体反射的光进行成像的，光照的变化会对成像产生较大的影响，同时，当光照不足甚至完全黑暗的条件下，无法利用可见光谱摄像机进行高质量图像的采集与图像获取，这些限制因素，导致可见光谱成像系统的应用有一定的局限。因此，对于在特殊环境和恶劣条件下，需要系统依然能够持续、可靠地工作的场合，可见光谱成像系统是无法胜任的。

近年来，随着红外成像技术的不断发展，红外图像处理技术在运动目标检测中得到广泛应用。由于红外成像技术通过接收物体辐射的电磁波进行成像，并不依赖光照，因而可昼夜工作，也可实现远距离作业。红外图像中大部分属于背景区域，同时，背景区域间具有较高相关性，而目标区域所占分量很小，与其周围背景的相关性较小，因而可以根据背景信息将目标覆盖的背景预测出来，然后，将原图和预测背景进行差分，抑制背景成分，提高图像信杂比，突显目标位置和大小，最后通过后续处理提取出目标。通常，在对红外图像进行背景预测时，低通滤波器是一个很好的选择，低通滤波器可以将红外图像的低频背景保留下来，而把属于高频成分的目标和噪声抹去，因而采用低通滤波器对红外图像进行背景预测是一个很好的策略。

二维最小均方滤波器(TDLMS滤波器)是一种典型的自适应滤波器，可以自适应地调整滤波器权值矩阵，因而，采用TDLMS滤波器对红外图像进行背景预测时，可以根据输入数据的变化，自适应地调整权值矩阵，因而可以更灵敏地应对背景的变化，更准确地预测出背景图像，将原图和预测背景进行差分时，可以更加有效地提高图像信杂比和突显目标，从而更加有效地实现目标检测，同时，TDLMS滤波算法计算量比较小，具有良好的实时性，简单易于实现，因而，可以通过二维最小均方滤波器进行目标检测。

TDLMS滤波器可以对红外图像进行背景预测，实现目标的检测，从性能指标上来看，在红外目标检测方面具有较好的表现，然而，采用TDLMS滤波器进行目标检测时，也存在一定的不足和局限性：

一、TDLMS滤波器对红外图像进行背景预测时，由于滤波窗口所包含的像素信息有限，无法充分利用被预测像素的邻域信息。当滤波窗口覆盖在背景区域，输入数据有限，不会对预测背景有太大影响；然而，如果滤波窗口覆盖在目标区域，输入数据有限，则会由于目标区域信息在输入数据中所占比例较大，导致预测的背景中有较多目标信息残留，将原图和预测的背景图进行差分时，不能有效地提高图像信杂比，增加了进一步检测的难度。

二、迭代步长μ的选取对滤波器预测背景的效果起着重要作用。当滤波窗口滑至背景区域，若迭代步长μ具有较大的值，可及时地响应背景的变化，能够更准确地预测背景，减少差分图中虚假目标，降低红外目标检测过程中的虚警率；当滤波窗口移至目标区域时，如果迭代步长μ具有较小的值，可以更大程度地抹去目标，提高差分图的信杂比，改善红外目标检测的效果。因而，固定的迭代步长，无法满足实际应用的需求。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种红外运动目标检测方法。

一种红外运动目标检测方法，包括以下步骤：