[发明专利]目标检测方法、装置、设备、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种目标检测方法、装置、设备、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过获取目标图像，对所述目标图像进行方差加权局部熵处理，得到所述目标图像的方差加权局部熵图像；进一步对所述方差加权局部熵图像进行二值化处理和聚类分析，得到处理后的方差加权局部熵图像；再根据所述处理后的方差加权局部熵图像和目标图像的局部对比度增强图像，获得融合图像；从而对所述融合图像进行解析，确定目标图像中的目标。采用本方法抑制了改进局部对比度图像中的背景干扰物，获得红外弱小目标准确位置，以及极大降低了检测虚警率。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种目标检测方法、装置、设备、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着图像处理技术的发展，出现了图像局部对比度增强方法，此方法既扩大了图像灰度的动态范围，又使得图像中的局部对比度得到了增强，以获取图像中信息。

然而，目前的方法，存在虚警率高等问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种目标检测方法、装置、设备、计算机设备和存储介质。

一种目标检测方法，所述方法包括：

获取目标图像，对所述目标图像进行方差加权局部熵处理，得到所述目标图像的方差加权局部熵图像；

对所述方差加权局部熵图像进行二值化处理和聚类分析，得到处理后的方差加权局部熵图像；

根据处理后的方差加权局部熵图像和目标图像的局部对比度增强图像，获得融合图像；

对所述融合图像进行解析，确定目标图像中的目标。

在其中一个实施例中，所述对所述方差加权局部熵图像进行二值化处理和聚类分析，得到处理后的方差加权局部熵图像包括：

获取第一预设阈值，并根据所述第一预设阈值对所述目标图像的方差加权局部熵图像进行阈值分割，获得所述方差加权局部熵图像的初始二值图像，其中，所述初始二值图像包括候选目标区域和背景区域；

对所述初始二值图像进行连通域分析，得到处理后的方差加权局部熵图像。

在其中一个实施例中，所述获取第一预设阈值，并根据所述第一预设阈值对所述目标图像的方差加权局部熵图像进行阈值分割，获得所述方差加权局部熵图像的初始二值图像，其中，所述初始二值图像包括候选目标区域和背景区域包括：

根据所述目标图像的方差加权局部熵图像，获得所述方差加权局部熵图像的均值和标准差；

根据所述方差加权局部熵图像的均值和标准差，确定对所述目标图像的方差加权局部熵图像进行阈值分割的第一预设阈值。

在其中一个实施例中，所述对所述初始二值图像进行连通域分析，得到处理后的方差加权局部熵图像包括：

对所述初始二值图像进行聚类分析，并根据所述初始二值图像中的候选目标区域面积设定第二预设阈值；

若所述初始二值图像中的背景区域面积大于或等于第二预设阈值，则将所述初始二值图像中的背景区域面积大于或等于第二预设阈值的背景区域剔除。

在其中一个实施例中，所述根据处理后的方差加权局部熵图像和目标图像的局部对比度增强图像，获得融合图像包括：

根据所述目标图像，获得所述目标图像的局部对比度增强图像；

将所述局部对比度增强图像和处理后的方差加权局部熵图像进行与操作，得到融合图像。

在其中一个实施例中，所述将所述局部对比度增强图像和处理后的方差加权局部熵图像进行与操作包括：