[发明专利]一种基于多特征点差异的多波段图像融合检测方法

权利要求书

1.一种基于多特征点差异的多波段图像融合检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、利用多阈值分割方法对多波段红外图像进行分割，对所有分割出的对象进行特征值统计；

S2、利用所有分割对象的特征值统计结果，在每个波段图像中建立基于分割对象的位置和灰度的特征向量，并按照位置顺序进行排列；

S3、基于某一波段红外图像中的任一分割对象的位置信息，计算该分割对象的双色比信息；根据预先存储的双色比信息，对所有分割对象进行目标和背景分类，根据多帧累计结果确认目标；

S3中，计算任一分割对象的双色比信息的方法为：以当前波段红外图像的任一分割对象的灰度为基准，计算其他波段该分割对象的灰度与当前波段该分割对象的灰度的比值，作为该分割对象的双色比信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于多特征点差异的多波段图像融合检测方法，其特征在于，S1中所述的特征值包括所有分割对象的两维坐标和灰度值。

3.根据权利要求1所述的一种基于多特征点差异的多波段图像融合检测方法，其特征在于，S1中所述多波段红外图像为同一目标场景的多波段红外图像，红外波段数量不少于3个。

4.根据权利要求1所述的一种基于多特征点差异的多波段图像融合检测方法，其特征在于，S1中，利用多波段红外成像系统接收复杂背景的红外图像信息，形成多波段红外图像。

5.根据权利要求1所述的一种基于多特征点差异的多波段图像融合检测方法，其特征在于，S2中，每个波段图像中的分割对象按照位置信息的升序或降序排列。

6.根据权利要求1所述的一种基于多特征点差异的多波段图像融合检测方法，其特征在于，S3中，计算其他波段该分割对象的灰度与该分割对象的灰度的比值时，其他任一波段红外图像中该分割对象的灰度均与当前波段红外图像中该分割对象的灰度进行比值计算。

7.根据权利要求1所述的一种基于多特征点差异的多波段图像融合检测方法，其特征在于，S3中，将所有分割对象的双色比信息组成双色比特征值向量；根据预先存储的双色比信息，对所述双色比特征值向量进行遍历和筛选，对所有分割对象进行目标和背景分类。

8.根据权利要求7所述的一种基于多特征点差异的多波段图像融合检测方法，其特征在于，当所述双色比特征值向量与预先存储的双色比信息相比误差不超过10％的分割对象，作为疑似目标进行标记。

9.根据权利要求1～8之一所述的一种基于多特征点差异的多波段图像融合检测方法，其特征在于，对于不同波段间用于计算双色比信息的任一分割对象，该分割对象的每一维度的形心坐标值之差不大于5个像素点。