[发明专利]一种基于邻域强度纹理编码的红外成像河道检测方法

说明书

本发明公开了一种基于邻域强度纹理编码的红外成像河道检测方法，涉及红外图像处理技术领域，本发明首先使用邻域强度编码的方法对输入图像进行纹理编码，生成纹理图像，再基于局域概率分布大致确定疑似点区域坐标，之后使用区域生长和邻域统计去噪等方法生成初步检测结果并检测其连通区域，之后取输入图像的梯度特征再做区域生长，最终获得检测结果。本发明解决了目前红外成像技术难以对河道进行准确检测，以及检测精度低，检测结果模糊的问题，具有准确地聚合虚警源像素区域的优点。

技术领域

本发明涉及红外图像处理技术领域，更具体的是涉及一种基于邻域强度纹理编码的红外成像河道检测方法。

背景技术

红外搜索跟踪(IRST)系统在现代防空中的作用和地位越来越重要，IRST系统的使用目的要求系统能够尽快、尽早的发现目标，系统具有灵敏度高、探测率高、探测距离远、视场大等优点。但是在保证高的探测概率的同时，不可避免的虚警概率也可能增大，一个IRST系统可能的虚警源有河道、云层、月亮、火源等。虚警源在红外辐射能量都和目标具有相似之处，极易被误判为目标物。多种虚警源使红外探测系统产生了较高的虚警率。

目前的检测方法主要有基于人工神经网络、极值理论、布尔图谱视觉理论等方法，且其主要针对红外目标进行检测，在虚警源检测中鲁棒性差，不能对河道类型虚警源实现精确检测，不利于红外目标检测的有效进行。

发明内容

本发明的目的在于：为了解决目前红外成像技术难以对红外图像中的河道进行准确检测，检测精度低，检测结果模糊的问题，本发明提供一种基于邻域强度纹理编码的红外成像河道检测方法。

本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：

一种基于邻域强度纹理编码的红外成像河道检测方法，包括如下步骤：

S1：采集并输入含有河道的红外图像I₁；

S2：对红外图像I₁进行邻域强度纹理编码，得到纹理图像I₂；

S3：基于局域概率分布定位纹理图像I₂中的ROI区域A，并分块计算红外图像I₁中各区域的阈值；

S4：利用S3中计算得到的红外图像I₁中各区域的阈值，对红外图像I₁中与纹理图像I₂的ROI区域A相对应的区域A′进行区域生长；

S5：对纹理图像I₂进行邻域统计去除白噪声，得到图像I₃；

S6：对图像I₃进行阈值分割，并检测连通区域，设检测到的面积最大的连通区域为区域B；

S7：对红外图像I₁取梯度，得到图像I₄；

S8：对图像I₄中与图像I₃的区域B相对应的区域B′进行区域生长，更新区域B′，得到中间图像I₅；

S9：将中间图像I₅中与图像I₄更新后的区域B′相对应的区域B″的灰度值设置为红外图像I₁中相应位置的灰度值，其余位置灰度值设置为0，得到河道检测结果图像I₆。

进一步的，所述S2具体包括如下步骤：

S2.1：确定被编码像素的邻域及编号：

设红外图像I₁的尺寸为M×N，被编码像素I₁(u,v)为G_c，其中u＝2,3,…,M-1，