[发明专利]一种基于前景加权局部对比度的红外微弱目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于前景加权局部对比度的红外微弱目标检测方法，包括：根据目标的红外成像特性提出新的局部对比度测度，采用邻域结构模板在图像内从上到下、从左到右逐像素进行滑窗，根据局部对比度测度计算每个像素的局部对比度值，进而得到图像的局部对比度图，实现了对强杂波边缘的抑制；然后引入像素的前景概率估计并将其作为局部对比度的加权因子，得到图像的加权局部对比度图，从而实现对强杂波边缘的进一步抑制；最后，通过简单的阈值分割即可实现微弱目标检测，并提供了一种前景加权局部对比度的加速算法，检测率高、虚警率低，计算速度快。

主权项

1.一种基于前景加权局部对比度的红外微弱目标检测方法，其特征在于，包括：步骤一、采用邻域结构模板在原始图像内从上到下、从左到右逐像素进行滑窗；其中，邻域结构模板包括位于中心的目标区域和周围区域，所述目标区域为方形，包含一个或多个像素；步骤二、根据邻域结构模板，逐个计算像素的局部对比度；步骤三、比较像素所在的目标区域的最外层像素与其四邻域的周围像素灰度值的大小，记录满足周围区域内像素的灰度值大于等于对应目标区域最外层像素的灰度值的像素对的个数，然后计算像素属于目标的概率；步骤四、结合步骤二和步骤三，将局部对比度和目标概率相乘可以得到像素的加权局部对比度；对于图像中的每个像素完成滑窗过程，并计算每个像素的加权局部对比度，进而得到全图的加权局部对比度图；步骤五、定义邻域结构共有L个尺度，其中，L≥1，Iout1(x,y)、Iout2(x,y)、…、IoutL(x,y)为L个邻域结构尺度时像素I(x,y)的L个加权局部对比度值，根据最大值融合策略，L个邻域结构尺度时像素I(x,y)最终的加权局部对比度值为Iout(x,y)＝max[Iout1(x,y),Iout2(x,y),...,IoutL(x,y)]步骤六、通过对加权局部对比度图进行阈值分割即可提取出目标，进而实现目标检测。