[发明专利]用于弹炮遥控武器站的背景抑制方法

说明书

本发明涉及一种用于弹炮遥控武器站的背景抑制方法，涉及图像处理技术领域。本发明运用视觉仿生技术，引入视觉系统的侧抑制机制，根据图像信息，引入描述图像边缘特性的度量因子和局部范围方差来确定各向异性高斯滤波器的长轴和短轴尺度，并根据图像的梯度信息来确定滤波器的方向信息，由此构造了各向异性高斯滤波器。将图像信息与侧抑制系数的确定联系起来，确定了基于图像信息的自适应侧抑制网络系数，改善了以往采用固定侧抑制系数模板的方式，具有良好的自适应性。同时，在选取图像特征时，考虑了噪声信号对侧抑制网络的影响，在一定程度上提高了侧抑制网络的抗噪性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种用于弹炮遥控武器站的背景抑制方法。

背景技术

弹炮遥控武器站集成设计方案中，观瞄系统采集的视频图像中复杂的战场环境背景、背景杂波和背景强光等会严重影响导弹弹标和坦克目标的检测效果。背景抑制(Background suppression)技术能通过对图像的预处理达到抑制背景、突出目标的效果。它是目标检测的重要前提，尤其是对导弹弹标检测的必要条件。因此，在弹炮遥控武器站集成设计方案中，必须利用背景抑制技术来实现抗干扰功能。

侧抑制网络可以抑制空间低频部分，相当于空间域的高通滤波器。在侧抑制网络中，侧抑制系数和抑制野范围的选取是侧抑制网络模型的关键。常用的描述图像信息的参数有：灰度、对比度、图像的梯度、图像的均值和方差等。由于图像中不可避免的会混入一定的噪声，采用灰度、对比度来直接得到侧抑制系数，从而确定侧抑制网络模型，没有考虑到噪声对侧抑制网络的影响。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是：如何提高侧抑制网络的抗噪性。

(二)技术方案

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种用于弹炮遥控武器站的图像背景抑制方法，包括以下步骤：

步骤1、输入图像；

步骤2、根据描述图像边缘点特征的度量因子确定各向异性高斯滤波器的长轴尺度，根据图像的局部方差确定各向异性高斯滤波器的短轴尺度，并利用图像的梯度信息确定各向异性高斯滤波器的角度；

步骤3、利用步骤2得到的各向异性高斯滤波器的长轴尺度、短轴尺度及角度构造各向异性高斯滤波器；

步骤4、根据各向异性高斯滤波器的参数确定侧抑制网络的侧抑制系数；

步骤5、根据抑制野范围以及所述侧抑制系数确定侧抑制网络的数学模型；

步骤6、将确定了数学模型的侧抑制网络作为高通滤波器对所输入的图像进行背景抑制。

优选地，步骤2中根据描述图像边缘点特征的度量因子确定各向异性高斯滤波器的长轴尺度具体为：

以边缘点为中心，以水平、垂直、斜对角四个方向之一将图像中每个像素点的邻域分为大小相同的两部分，计算像素点两子邻域上的灰度均值，设像素点(i,j)对应的两个子邻域里的像素个数为n，按照上述四个不同的方向划分，得到的像素灰度分别为F_t1^m和F_t2^m，m＝1,2,3,4，则像素点(i,j)对应的两子邻域上灰度均值为：

像素点(i,j)在水平、垂直、右斜对角、左斜对角方向四个方向的四对子邻域灰度突变值为：

则度量因子E_ij描述为：