[发明专利]一种缓动背景下融合时空域信息的红外小目标检测方法

权利要求书

1.一种缓动背景下融合时空域信息的红外小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取输入图像，基于所述输入图像获取时空域加权融合背景估计图像；

基于所述输入图像获取时空域加权融合背景估计图像的过程包括：

基于所述输入图像获取空域背景估计图像与时域背景估计图像，基于所述空域背景估计图像与所述时域背景估计图像进行计算，获取所述时空域加权融合背景估计图像；

基于所述空域背景估计图像与所述时域背景估计图像进行计算的方法为：

M_i(x,y)＝B_i(x,y)+η_i(x,y)×[P_i(x,y)-B_i(x,y)]

其中(x,y)表示像元位置，i为帧序号，η_i(x,y)为像元(x,y)处的背景估计调节因子，M_i(x,y)为加权融合背景估计图像中(x,y)处的像元值，B_i(x,y)为空域背景估计图像中(x,y)处的像元值，P_i(x,y)为时域背景估计图像中(x,y)处的像元值；σ²为红外图像时域噪声方差，所述红外图像时域噪声方差为经过实测的固定值；S_i为时域起伏图像，S_i(x,y)为[i-n+1,i]的n帧范围内像元(x,y)处的n个像元值的均方差；

基于所述时空域加权融合背景估计图像与所述输入图像获取残差图像；

计算所述残差图像中像元处的低阈值；

基于所述残差图像与所述低阈值，采用低阈值分割法构建时域背景更新图像；

计算所述残差图像中像元处的高阈值，将所述残差图像中大于所述高阈值的像元作为红外检测目标。

2.根据权利要求1所述的缓动背景下融合时空域信息的红外小目标检测方法，其特征在于，基于所述输入图像获取空域背景估计图像与时域背景估计图像的过程包括：

基于最大中值滤波算法、局部对比度方法、低秩分解方法对所述输入图像进行处理，获得所述空域背景估计图像；

基于迭代加权背景估计算法、混合高斯背景估计算法获得所述时域背景估计图像。

3.根据权利要求1所述的缓动背景下融合时空域信息的红外小目标检测方法，其特征在于，基于所述时空域加权融合背景估计图像与所述输入图像获取残差图像的过程包括：

D_i(x,y)＝I_i(x,y)-M_i-1(x,y)

其中，(x,y)表示像元位置，i为帧序号，D_i(x，y)表示第i帧的残差图像，I_i(x，y)表示第i帧的输入图像，M_i-1(x，y)表示第i-1帧的时空域加权融合背景估计图像。

4.根据权利要求3所述的缓动背景下融合时空域信息的红外小目标检测方法，其特征在于，所述低阈值的计算方法为：

其中，k_low为低阈值系数。

5.根据权利要求4所述的缓动背景下融合时空域信息的红外小目标检测方法，其特征在于，采用低阈值分割法构建时域背景更新图像的方法包括：

r₁(x,y)＝I₁(x,y)    i＝1

其中，r_i(x，y)表示时域背景更新图像在(x，y)处的像元值。

6.根据权利要求4所述的缓动背景下融合时空域信息的红外小目标检测方法，其特征在于，所述高阈值的计算方法为：

其中，为高阈值，k_high为高阈值系数，H_i(x,y)为高阈值调节量，H_i-1(x,y)表示上一帧的高阈值调节量。