[发明专利]一种基于视觉感受野的多尺度红外目标自适应检测方法

摘要

本发明公开的一种基于视觉感受野的多尺度红外目标自适应检测方法，涉及多尺度红外目标自适应检测方法，属于计算机视觉技术领域。本发明利用边缘检测器计算差分算子计算出图像的梯度方向θ，得到各像素点的朝向信息分布图；根据红外图像中局部特征相似的背景信息进行局部背景预测；利用简单细胞感受野的数学模型Gabor滤波器对目标图像进行滤波处理，初步检测出目标，其中Gabor滤波器的方向参数θ由各像素点的朝向信息分布自适应确定；通过对各像素点灰度调节得到背景被抑制、目标被增强的图像，提高检测精度。本发明能够提高红外目标检测方法的鲁棒性、抗干扰能力及对不同尺度目标的适用性，且运算量小。

主权项

1.一种基于视觉感受野的多尺度红外目标自适应检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：计算朝向信息分布图；利用边缘检测器计算差分算子的方法计算图像各像素点的梯度方向θ，如公式(1)，得到各像素点的朝向信息分布图；其中，沿x和y方向的偏导数fx和fy的表达式根据边缘检测器计算差分算子的方法而定；所述的图像每点的梯度方向θ用于步骤3中Gabor滤波器方向参数的输入部分；步骤2：局部背景预测，根据预测值判定预测点是背景或目标；取以每个像素点为中心的M×M邻域，利用该邻域内像素点的平均值作为该中心像素的预测值，并计算出每点像素实际灰度值fin与预测值P(x,y)的残差C(x,y)；所述的局部背景预测值用于步骤4灰度调节的输入；所述的残差C(x,y)通过公式(2)求得，C(x,y)＝fin(x,y)‑P(x,y)    (2)其中，fin为实际像素灰度值，P(x,y)为该点像素的预测值；步骤3：通过Gabor滤波器滤波处理进行多尺度目标检测；利用简单细胞感受野的数学模型Gabor滤波器对目标图像进行滤波处理，初步检测出目标，Gabor滤波器滤波处理能够直接检测出弱小目标，能够检测出面目标轮廓；其中Gabor滤波器的方向参数θ由各像素点的朝向信息分布自适应确定；步骤4：利用灰度调节进一步提高检测精度；步骤2中计算出每点像素实际灰度值fin与预测值P(x,y)的残差C(x,y)，其中C(x,y)的范围为：‑1

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