[发明专利]毫米波弱小目标检测方法

摘要

本发明公开了一种毫米波弱小目标检测方法，涉及图像处理方法技术领域，所述方法包括如下步骤：用改进的稀疏表示方法完成对测试图像的背景抑制；依据目标与背景杂波特征的先验信息，提出周边中心差方法再次完成对测试图像的背景抑制；联合两种方法背景抑制的效果得到最终的背景目标判别结果图像；使用最终的背景目标判别结果图像完成对目标的提取。所述方法具有更低的虚警率、更高的检测精度以及更强的鲁棒性。

主权项

1.一种毫米波弱小目标检测方法，其特征在于包括如下步骤：1)用改进的稀疏表示方法完成对测试图像的背景抑制；所述步骤1)包括如下步骤：1‑1)被动毫米波弱小目标图像稀疏表示建模；所述步骤1‑1)包括如下步骤：被动毫米波弱小目标图像包括目标、背景和噪声，即：s＝s_b+s_t+n                            (1)其中：s表示被动毫米波弱小目标图像，s_t、s_b和n分别表示目标信号、背景信号和噪声；每一个像素根据其特征的差异被标记为目标或者背景，建模为：稀疏表示模型假设每类信号都能由同类信号的过完备字典及其相应的稀疏表示系数重构，对于背景信号s_b可通过背景原子线性表示为：其中，D_b表示背景过完备字典，表示背景原子，α表示背景信号s_b在背景过完备字典D_b中的稀疏表示系数；相应的，目标信号s_t则可通过目标原子线性表示，即：其中，D_t表示目标过完备字典，表示目标原子，β表示目标信号s_t在目标过完备字典D_t中的稀疏表示系数；通过结合两者的过完备字典D_b和D_t，被动毫米波图像可稀疏表示建模为：其中D＝[D_b D_t]是包含D_b和D_t的过完备字典，γ＝[α β]^T是该字典的稀疏表示系数；如果采样块s是目标图像块，则它可以由目标过完备字典D_t及其系数β稀疏表示，D_b的系数α是一个零向量；相反，如果采样块s是背景图像块，则可由背景过完备字典D_b及其系数α稀疏表示，D_t的系数β是一个零向量；1‑2)背景目标双字典构造方法；1‑3)基于背景目标双字典的背景抑制；2)依据目标与背景杂波特征的先验信息，提出周边中心差方法再次完成对测试图像的背景抑制；3)联合两种方法背景抑制的效果得到最终的背景目标判别结果图像；4)使用最终的背景目标判别结果图像完成对目标的提取。