[发明专利]基于自适应角约束的空地红外时敏弱小移动目标检测方法

说明书

本发明公开了一种基于自适应角约束的空地红外时敏弱小移动目标检测方法，利用多尺度局部差异度量算法消除背景杂波干扰，有效分割出候选目标点；利用核相关滤波算法对候选目标点进行跟踪，建立首帧和末帧的候选目标点集对；利用背景候选目标点的角度约束不变性，构建首末帧的角约束矩阵；计算候选目标点的角度变化偏差，并利用阈值分割检测移动目标，消除背景目标。本发明解决了如何提高空地复杂动态背景下的红外弱小移动目标的检测效果。

技术领域

本发明属于图像处理领域，特别涉及一种基于自适应角约束的空地红外时敏弱小移动目标检测方法。

背景技术

红外探测系统具有隐蔽性好、探测距离远、抗干扰能力强以及全天候工作的特点，在目标检测中具有极为重要的地位，并被广泛应用在侦察、制导和预警等各种军事领域。在红外制导或红外预警等重要应用场合中，人们总希望能够尽可能早地发现远处的坦克、导弹等时敏目标，以提高制导系统性能。通常目标与红外探测器之间的距离往往在几十甚至上百公里，经过光学系统成像后，目标在整幅图像上的成像通常很小(小于9×9像素)。因此，对红外弱小目标进行高检测率、低虚警率的检测，是实现有效制导的基本需求，并成为决定现代和未来战争胜负的重要因素之一，这使得弱小移动目标检测成为近几年的研究热点。

尽管近十年来众多学者对红外弱小移动目标检测进行了大量的研究，在针对简单场景以及特定场景下的弱小目标检测取得了一定的进展，但在空地复杂背景下的检测仍然面临着诸多的挑战和困难，传统算法较差的检测效果和较低的适应性，严重限制了武器装备性能的发挥。运动载体下空地背景下的弱小目标检测问题的挑战因素不仅包括共有的“亮度弱”和“尺寸小”，还包括了“背景复杂”、“载体运动”、“实时性”等技术难点。

发明内容

本发明提出一种基于自适应角约束的空地红外时敏弱小移动目标检测方法，所要解决的技术问题是如何提高空地复杂动态背景下的红外弱小移动目标的检测效果。

为达到上述目的，本发明采取如下的技术方案：

一种基于自适应角约束的空地红外时敏弱小移动目标检测方法，该方法包括以下步骤：

S1：利用多尺度局部差异度量算子计算所有帧图像的显著性图，利用自适应分割算法对显著性图进行分割，提取每帧图像的候选目标点集；

S2：利用核相关滤波跟踪算法对首帧图像的候选目标点集进行跟踪确定其在第2帧图像中的位置得到跟踪位置；结合第2帧图像的候选目标点集，利用最邻近方法，对跟踪位置进行修正，从而得到首帧图像和第2帧图像的对应候选目标点集对；

依次对当前帧图像的候选目标点集进行跟踪确定其在下一帧图像中的位置得到跟踪位置；结合下一帧图像的候选目标点集，对跟踪位置进行修正，从而得到当前帧图像和其下一帧图像的对应候选目标点集对；连续跟踪至末帧图像的候选目标点并修正后，得到首帧图像和末帧图像的候选目标点集对；

S3：利用候选目标点之间的空间角度约束关系，分别构建首帧图像和末帧图像的角约束矩阵；

S4：利用首帧图像和末帧图像的角约束矩阵，基于首帧图像和末帧图像的目标点集对，计算首帧图像每个候选目标点与末帧图像对应的候选目标点的角度变化偏差；利用自适应阈值对角度变化偏差进行分割，首帧图像和末帧图像候选目标点的角度变化偏差大于阈值的候选目标点判定为红外时敏弱小移动目标。

本发明还包括如下技术特征：

可选的，S1中，所述多尺度局部差异度量算子定义为：

WLDM(x,y)＝C(x,y)×W(x,y)

其中，C(x,y)为多尺度局部差异对比度，W(x,y)为修正的局部熵权重；

所述显著性图是基于多尺度局部差异度量算子对所有帧图像进行滑动窗操作得到的，显著性图中每个位置的显著值代表该位置属于候选目标点的概率；