[发明专利]一种变尺寸的红外弱小目标检测方法

说明书

本发明公开了一种变尺寸的红外弱小目标检测方法，其包括以下步骤：(1)：对输入视频的每一帧图像进行预处理；(2)：对步骤(1)预处理后的图像进行多尺度局部对比度算法处理，而后对图像进行自适应阈值分割，并提取出疑似目标集P；(3)：对步骤(1)预处理后的图像进行TopHat变换处理，而后对图像进行自适应阈值分割，并提取出疑似目标集Q；(4):确定两种算法共同检测出的目标集R、仅由多尺度局部对比度算法检测出的目标集合P’、仅TopHat变换检测出的目标集Q’，目标集R、P’、Q’定义为待选目标集；(5)：根据前几帧的目标检测位置预测当前帧目标所在的位置；(6)：根据当前帧目标预测位置，从待选目标集中确定当前帧检测目标。本发明检测精度高。

技术领域

本发明属于红外小目标检测技术领域，涉及一种基于多尺度局部对比度算法和TopHat变换的变尺寸的红外弱小目标检测方法。

背景技术

目标检测在安全监测、军事制导、医疗诊断、导航灯多个领域都有广泛的应用，可以采用雷达、电视、激光、红外等手段对目标进行成像，其中红外成像传感器由于其全天候工作能力及抗电磁干扰的特点，被广泛应用在军事领域及安全监测领域。应用场景通常要求目标尽早被发现，而此时目标的尺寸较小且信杂比较低，因此红外弱小目标检测仍是目前的研究热点之一。

红外弱小目标检测的难点主要在于目标的成像面积小、能力较弱、且缺乏形状纹理等信息；目标与周围环境的热交换使得目标的对比度也较低；并且周围背景中常包含与小目标类似的特性物体的干扰(如天空中的云层、海面的反光等)；而随着目标逼近探测器，目标的尺寸还可能发生一定的变化。

目前，目标检测算法大致可以分为两类。一类是先检测后跟踪法(detect beforetrack,DBT)，即在单帧图像中检测到目标，再根据多帧图像位置连贯等信息排除伪目标；另一类是先跟踪后检测法(track before detect,TBD)，该方不再根据单帧图像给出检测结果，而是经过多帧数据的积累之后按照某种规则进行检测判决，若检测到目标存在则同时给出目标当前位置及历史航迹。由于TBD算法存在结构复杂、运算量大和存储量大的缺点，难以满足实时处理的需求，因此目前常用DBT法进行小目标检测。

利用DBT法进行小目标检测通常是利用小目标和其周围背景相比具有一定的不连贯性，通过某种算法对图像进行进一步增强以进一步提高目标信杂比，而后通过阈值分割提取出疑似目标，最后通过轨迹的判断确定真实目标。其中多尺度局部对比度算法和TopHat变换是两种有效的小目标检测手段，多尺度局部对比度算法能检测出信噪比低的目标且可适应目标的尺寸变化，但却存在当图像中有亮背景时，亮背景也会被误检的情况，Tophat变换由于其显著的检测性能一直被用来检测红外小目标，Tophat变换可以极大的抑制亮背景带来的干扰，但TopHat变换在目标较弱时的检测性能不如多尺度局部对比度算法，且TopHat变换模板的选取于依赖目标的形态，因此本发明考虑选取TopHat变换和多尺度局部对比度算法对变尺寸红外小目标进行联合检测。

发明内容

(一)发明目的

本发明的目的是：提供一种基于多尺度局部对比度算法和TopHat变换的变尺寸的红外弱小目标检测方法。

(二)技术方案

为了解决上述技术问题，本发明提供一种变尺寸的红外弱小目标检测方法，其包括以下步骤：

步骤(1)：对输入视频的每一帧图像进行预处理；

步骤(2)：对步骤(1)预处理后的图像进行多尺度局部对比度算法处理，而后对图像进行自适应阈值分割，并提取出疑似目标集P；

步骤(3)：对步骤(1)预处理后的图像进行TopHat变换处理，而后对图像进行自适应阈值分割，并提取出疑似目标集Q；