[发明专利]一种基于多特征融合的海面背景下红外船舰的检测方法

说明书

本发明公开了一种基于多特征融合的海面背景下红外船舰的检测方法。其方法步骤主要包括：步骤1.获取待处理的红外图像R'(x,y)，并对图像R'(x,y)进行图像预处理，得到待检测完成预处理图像R(x,y)；步骤2.对图像R(x,y)进行Gist特征提取；步骤3.对图像R(x,y)进行HOG特征提取；步骤4.进行目标检测的KSH训练步骤；步骤5.进行目标检测的KSH测试步骤；步骤6.通过计算训练集和测试集里的Hash编码之间的汉明距离，即可判断海上船舰的检测，完成目标检测。利用多特征融合技术解决了通过单一特征提取算法的效率低下以及检测目标数据出现偏差的问题，提高了检测的准确率。

技术领域

本发明涉及图像检测领域，具体涉及一种基于多特征融合的海面背景下红外船舰的检测方法。

背景技术

红外图像在军事方面具有极为广泛的应用，在各国海军所研究的重点项目里，海面背景下红外舰船目标的检测占据显著地研究地位。由于海面上船舰红外图像的检测有众多复杂背景以及不确定因素，对检测精度和虚警概率产生一定的影响，由此对于红外图像里目标的特征提取成为研究的热点，针对海面红外图像这一复杂背景提取船舰特征也是该领域研究范围之一。

目前，大多数红外图像海面船舰的目标检测通常采用的对采集得到的红外图像进行相应预处理，并对所处理得到的图像进行背景抑制和噪声削减以达到起伏和增强目标信号的双重目的，通过单一特征处理算法进行相应目标特征识别，从而达到目标船舰识别效果。

然而，利用单一特征提取算法提取目标船舰特征进行目标识别，其效率较为低下，目标检测的质量也较有偏差，亦或出现目标识别错误显现，从而影响军事数据提取。

发明内容

本发明的目的在于：为了解决通过单一特征提取算法的效率低下以及检测目标数据出现偏差的问题，提供了一种基于多特征融合的海面背景下红外船舰的检测方法。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：

一种基于多特征融合的海面背景下红外船舰的目标检测方法，包括以下步骤：

步骤1.获取待处理的红外图像R'(x,y)，并对图像R'(x,y)进行图像预处理，主要包括以下部分：图像降噪处理、图像对比度增强、滑窗操作提取ROI区域，得到待检测完成预处理图像R(x,y)。

步骤2.对图像R(x,y)进行Gist特征提取，主要是对图像目标进行边缘信息和纹理信息较为敏感，通过搭建多个方向与多个尺度的Gabor滤波器，运用卷积和级联运算，形成相对应的Gist特征描述符，从而完成Gist特征提取。

进一步的，Gist特征提取首先构建二维Gabor滤波器，计算公式如下：

其中，式(1)中(x,y)表示图像R(x,y)中元素坐标，σ_x,σ_y表示x和y方向的高斯因子方差，f₀表示Gabor滤波器中心频率，表示为谐波因子相位差。

进一步的，对所构建的二维Gabor滤波器搭建相应目标Gabor滤波器组，计算公式如下：

其中，式(2)中a^-m表示为小波尺寸变化系数，θ表示为旋转变换的角度因子，n表示为目标Gabor滤波器组尺寸度数，m表示为目标Gabor滤波器组的方向数。

进一步的，将Gabor滤波器组与输入目标区域进行卷积并级联，从而形成Gist特征提取描述符，计算公式如下：