[发明专利]基于场景时空显著性的红外探测虚警检测方法及其应用

权利要求书

1.基于场景时空显著性的红外探测虚警检测方法，其特征在于：包括：

S1获得多帧红外探测图像序列的帧间时域均值图像；

S2获得所述帧间时域均值图像的帧内空域梯度图像；

S3获得所述帧内空域梯度图像的梯度幅值图像；

S4对所述梯度幅值图像进行灰度阈值分割处理，由阈值分割后的像元组成候选检测结果图像；

S5对所述候选检测结果图像中的任一像元进行四邻域判别，区分其中的盲元和正常像元，得到盲元检测结果二值图像；

S6根据所述盲元检测结果二值图像得到的盲元坐标信息，在原图像中标记出盲元，得检出盲元后的图像，完成所述虚警检测。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述红外探测图像序列通过红外探测视频截取得到。

3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述灰度阈值T设置如下：

T＝μ+kσ    (5)，

其中，μ表示待分割图像的像元灰度均值，σ表示待分割图像的像元灰度标准差，k表示可调增益。

4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于：所述可调增益k为0.5～2.5。

5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述帧间时域均值图像通过下式获得：

其中，I(i,j,m)表示第m帧所述红外探测图像，其中i表示图像像元行坐标，j表示图像像元列坐标，m表示图像序列帧；M表示图像序列总帧数；表示所得帧间时域均值图像。

6.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于：所述帧内空域梯度图像通过下式获得：

其中，表示所述帧内空域梯度图像，分别所述帧间时域均值图像在i和j方向的单位向量。

7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于：所述梯度幅值图像通过下式获得：

其中，|.|表示取模运算，I_g(i,j)表示所述梯度幅值图像。

8.根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于：所述灰度阈值分割处理通过以下的分割模型实现：

其中，A(i，j)表示所得候选检测结果图像，T表示所述灰度阈值。

9.根据权利要求8所述的检测方法，其特征在于：所述四邻域判别通过以下判别模型实现：

其中，B(i，j)表示最终检测结果图像，A(i-1，j)、A(i+1，j)、A(i，j-1)、A(i，j+1)分别表示所述阈值分割处理后的像元A(i，j)的四邻域像元。

10.权利要求1-9中任一项所述的检测方法在机载光电探测系统中的应用。