[发明专利]基于多尺度形态学融合的加权局部熵红外小目标检测方法有效

专利信息
申请号: 201910017099.9 申请日: 2019-01-08
公开(公告)号: CN109816641B 公开(公告)日: 2021-05-14
发明(设计)人: 李鹏;王晓鹏;武斌;侯敏;刘高高;秦国栋;张凯风;董泽芳 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/136;G06K9/46
代理公司: 西北工业大学专利中心 61204 代理人: 陈星
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 基于 尺度 形态学 融合 加权 局部 红外 目标 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于多尺度形态学融合的加权局部熵红外小目标检测方法,其特征在于:包括以下步骤:

步骤1:输入一幅待检测的红外图像Img,图像大小为m*n;

步骤2:将输入的图像Img转换为灰度图像,得到图像Imgin

步骤3:采用以下步骤进行背景抑制:

步骤3.1:设定I个形态学预处理结构单元mi,1≤i≤I,其中I取大于零的整数,且形态学预处理结构单元尺度随i增大而增大;

步骤3.2:选择形态学预处理结构单元mi对图像Imgin进行Top-Hat形态学图像预处理,得预处理后的图像,记为WTHSi

步骤3.3:重复步骤3.2,直到所有设定的形态学预处理结构单元全部与图像Imgin完成Top-Hat形态学图像预处理,得到多尺度Top-Hat预处理图像集WTHS;

步骤3.4:对多尺度Top-Hat预处理图像集WTHS中相邻两幅图像对应像素点的灰度值作差,得到差异图:

WTHSTop_Hat(i+1)=WTHSi+1-WTHSi,1≤i≤I-1

步骤3.5:重复步骤3.4,得到多尺度Top-Hat预处理图像集WTHS中I-1组相邻两幅图像之间的差异图组成的差异图集WTHSTop_Hat

步骤3.6:对差异图集WTHSTop-Hat进行元素灰度值最小融合,得到融合图像WTHSTop-Hat-min;计算多尺度Top-Hat预处理图像集WTHS中每个图像的灰度均值,取其中的最小均值图WTHSmean(min)

步骤3.7:将图像WTHSTop_Hat_min与最小均值图WTHSmean(min)中对应像素点灰度值相加,得到背景抑制后的融合图ImgWTH

步骤4:计算图像Imgin的图像局部灰度的信息熵:

步骤4.1:选取半径为M的信息熵计算窗口对图像Imgin从上到下、从左到右进行局部灰度信息熵运算:信息熵计算窗口的中心从图像Imgin的(M+1,M+1)位置开始滑动,同时计算该窗口下的局部信息熵,直到最后滑到图像Imgin的(m-M,n-M)位置为止,图像Imgin的边缘信息熵填充为0,得局部灰度信息熵图记为Imgentropy

步骤4.2:将局部灰度信息熵图Imgentropy与融合图ImgWTH对应像素点的像素值相乘,并归一化后得到加权局部灰度信息熵图ImgL_entropy作为红外小目标显著图;

步骤5:计算灰度信息熵自适应阈值:

步骤5.1:计算红外小目标显著图ImgL_entropy的像素值均值Mean和像素值方差Var,并找出其中像素值的最大值Hmax

步骤5.2:计算阈值T=α(Hmax-Mean)+βMean2+εVar,其中α、β、ε为设定的正常数;

步骤6:利用步骤5得到的阈值T对红外小目标显著图ImgL_entropy进行二值化处理,图中像素值低于T的置为0,不低于T的置为1;得到红外小目标显著图的二值化结果ImgL_entropy_B作为最终红外小目标分布检测图,其中二值化为1的区域就是红外小目标。

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