[发明专利]一种检测红外视频中弱小目标的方法

摘要

本发明公开了一种检测红外视频中弱小目标的方法。所述方法针对检测红外视频中的图像序列，首先通过Kalman滤波进行背景抑制、噪声去除，得到预处理后图像序列；然后选定需要处理的N+1帧预处理后图像序列，合并成二维数据，求其自相关矩阵并对其自相关矩阵进行奇异值分解SVD；接着选择特征向量重构图像序列；最后对重构图像序列进行阈值分割，从背景中分离得到原图像序列中弱小目标的位置，对重构图像序列中的每幅图像分别进行修正。本发明方法将Kalman滤波与奇异值分解方法有效结合用于对红外视频中的弱小目标进行检测，计算时间短，检测效率高，准确性和鲁棒性都比较好。

主权项

一种检测红外视频中弱小目标的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入待检测的视频图像序列，通过卡尔曼Kalman滤波进行背景抑制、噪声去除，得到预处理后图像序列；步骤2：从预处理后图像序列中，读入Nmax帧图像组成的图像序列，进行帧数估计，得到需要处理的帧数N；步骤3：读入N+1帧图像，包括步骤2中需要处理的N帧图像和所述N帧图像的后一帧图像，并将N+1帧图像合并成二维数据，求其自相关矩阵并对其自相关矩阵进行奇异值分解SVD；步骤4：步骤3奇异值分解后得到自相关矩阵的特征值，选择所述特征值的中间值对应的特征向量重构图像序列，得到重构图像序列；步骤5：对重构图像序列进行阈值分割，从背景中分离得到原图像中弱小目标的位置；步骤6：对步骤4中得到的重构图像序列中的每帧图像分别进行帧间位置修正与帧内位置修正；步骤7：重复步骤2到步骤6，直到Nmax帧图像组成的图像序列中最后一幅图像处理完成后输出结果。