[发明专利]基于图像增强的无人机目标检测方法、装置和设备

权利要求书

1.一种基于图像增强的无人机目标检测方法，其特征在于，包括步骤：

获取探测无人机的红外视频序列；

利用基于反锐化掩膜的图像增强算法对所述红外视频序列中的红外图像进行高频增强处理，得到红外增强图像集；

根据所述红外增强图像集中的红外图像，利用训练好的YOLOv3模型进行无人机目标检测，得到无人机检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于图像增强的无人机目标检测方法，其特征在于，利用基于反锐化掩膜的图像增强算法对所述红外视频序列中的红外图像进行高频增强处理，得到红外增强图像集的步骤，包括：

批量读取所述红外视频序列中的红外图像；

分别对各所述红外图像进行高斯模糊处理，得到各相应的高斯模糊红外图像；

分别将各所述红外图像与相应所述高斯模糊红外图像相减，提取各高频细节成分；

分别对各所述高频细节成分中值大于1/4最大像素值的高频信息进行增益；

分别将增益后的各所述高频信息叠加至相应所述红外图像，得到所述红外增强图像集。

3.根据权利要求2所述的基于图像增强的无人机目标检测方法，其特征在于，所述高斯模糊处理中，高斯核大小为30像素，模糊半径为30像素。

4.根据权利要求2或3所述的基于图像增强的无人机目标检测方法，其特征在于，分别对各所述高频细节成分中值大于1/4最大像素值的高频信息进行增益的步骤中，与所述高频信息相乘的增益大小为100。

5.一种基于图像增强的无人机目标检测装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于探测无人机的红外视频序列；

图像增强模块，用于利用基于反锐化掩膜的图像增强算法对所述红外视频序列中的红外图像进行高频增强处理，得到红外增强图像集；

目标检测模块，用于根据所述红外增强图像集中的红外图像，利用训练好的YOLOv3模型进行无人机目标检测，得到无人机检测结果。

6.根据权利要求5所述的基于图像增强的无人机目标检测装置，其特征在于，所述图像增强模块包括：

图像读取子模块，用于批量读取所述红外视频序列中的红外图像；

高斯模糊子模块，用于分别对各所述红外图像进行高斯模糊处理，得到各相应的高斯模糊红外图像；

高频提取子模块，用于分别将各所述红外图像与相应所述高斯模糊红外图像相减，提取各高频细节成分；

高频增强子模块，用于分别对各所述高频细节成分中值大于1/4最大像素值的高频信息进行增益；

高频叠加子模块，用于分别将增益后的各所述高频信息叠加至相应所述红外图像，得到所述红外增强图像集。

7.根据权利要求6所述的基于图像增强的无人机目标检测装置，其特征在于，所述高斯模糊处理中，高斯核大小为30像素，模糊半径为30像素。

8.根据权利要求6或7所述的基于图像增强的无人机目标检测装置，其特征在于，与所述高频信息相乘的增益大小为100。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述基于图像增强的无人机目标检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述基于图像增强的无人机目标检测方法的步骤。