CN102750533A - 基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测方法 - Google Patents

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CN102750533A CN2012102312757A CN201210231275A CN102750533A CN 102750533 A CN102750533 A CN 102750533A CN 2012102312757 A CN2012102312757 A CN 2012102312757A CN 201210231275 A CN201210231275 A CN 201210231275A CN 102750533 A CN102750533 A CN 102750533A
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刘梅
王会改
丁浩
唐岚
刘书君
李明玉
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Abstract

本发明提出了一种基于形态成分稀疏表示的红外小弱目标检测算法，包括以下步骤：采用K聚类奇异值分解法K_SVD生成原图像的自适应过完备字典；用分类函数将字典进一步分为表示目标形态的目标子字典和表示背景噪声成分的背景子字典；提取原图像的图像子块，将每个图像子块在自适应字典中进行稀疏分解，提取其在目标子字典中的稀疏系数；对目标子字典中的稀疏系数进行阈值处理，大于阈值所对应的图像块初步确定为目标；最后综合重叠图像子块的阈值结果，确定目标的准确位置。本发明构建的自适应过完备字典能够有效地捕获目标信号的各种形态，相比高斯结构化字典具有更大的灵活性，能有效地检测非高斯型的目标信号，具有更为广泛的适用性。

Description

基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测方法
技术领域
本发明涉及一种基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测方法，是光电成像搜索与跟踪系统、精确制导系统、目标监视系统、卫星遥感系统、安全检查系统等的一项核心技术，在各类军、民用系统中均可有广泛的应用。
背景技术
随着红外成像技术的不断发展，红外成像系统已广泛应用于红外精确制导、预警、搜索和跟踪等多种军事及民用领域。目标检测与跟踪作为上述领域中的一项重要技术，在现代防御系统中具有非常显著的地位。当作用距离远时，目标在成像上表现为只占据几个像素点的小弱目标，没有形状纹理等其他重要特征，并且易于淹没在各种杂波背景和强噪声中。红外小弱目标的检测是一项富有挑战性的课题。
当前，基于单帧的红外小目标检测算法可分为基于图像滤波的检测算法和基于学习的检测算法两类。基于图像滤波的检测算法首先估计红外图像背景，然后将原始图像与背景相消，以得到包含目标和噪声的图像，即白化过程，接着采用阈值处理得到目标位置，代表方法有Top-Hat、TDLMS和小波变换等。基于学习的检测算法则是将目标检测问题转化为模式分类问题，它对目标模型和背景模型进行训练，利用训练得到的目标模型和背景模型对子图像进行分类判别，然后根据规则判定子图像块是否含有目标，具有代表性的方法有主成份分析法PCA等。基于主成份分析法PCA构建的二维高斯函数样本能较好地抑制背景和噪声，增强具有高斯分布的小弱目标。采用稀疏理论构造的冗余高斯字典克服主成份分析法PCA构建的高斯样本单一，能适应不同形态高斯分布的小弱目标。高斯样本和高斯字典适合于高斯分布的小弱目标，而小弱目标形态动态变化，高斯模型难以适应非高斯分布等非结构形态，适应性和检测能力有待进一步加强。
发明内容
本发明的目的在于克服上述高斯模型难以适应非高斯分布等非结构形态的不足，提供一种基于学习的超完备字典的构造方法，通过挖掘目标和背景噪声在各种形态字典下的分解差异来检测小弱目标。本发明通过图像本身作为训练样本，利用K聚类奇异值分解法构造超完备自适应字典，利用分类函数分类不同形态特征的原子构成不同的子字典。最终根据图像块在目标子字典中的表示系数差异来检测小弱目标。
为实现这一目的，本发明的技术方案是目标和背景噪声在各种形态字典下的分解差异为切入点。本发明采用以下技术方案：
一种基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测，其特征在于，所述检测方法包括如下步骤：
1）  采用K聚类奇异值分解法(K_SVD)求解原图像的超完备字典；
2）  根据分类函数将超完备字典分为目标和背景两种形态特征的子字典；
3）  利用和原子一样大小的二维模板将原始图像划分为若干子图像，分别对每个子图像在分类的形态字典中稀疏分解，提取其在目标子字典中的表示系数；
4）  提取目标子字典中的表示系数，利用阈值函数判定是否存在目标，当系数大于阈值时，初步假定该子图像存在目标，最终根据目标所在的各个图像块进行综合判定，确定目标的具体位置。
附图说明
图1是实施例的测试图像；
图2是采用K聚类奇异值分解法对图1构建的自适应字典；
图3是目标形态子字典；
图4是背景噪声子字典；
图5是实施例图像1中包含目标的图像块在目标子字典的稀疏表示系数；
图6是实施例图像1中不含目标的图像块在目标字典的稀疏表示系数；
图7是采用本实施例方法得到的检测结果。
具体实施方式
本实施方式是以本发明技术方案为前提进行实施，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细说明：
本实施例对图1所示的包含小弱目标的深空原图像进行检测，包括以下步骤：
1）采用K聚类奇异值分解法K_SVD学习、训练自适应字典，从原图像中提取16x16像素大小的图像块作为训练样本，训练出256x1024个原子的自适应字典，如图2所示；
2）采用分类函数将自适应字典分解为两种形态子字典，即目标子字典和背景噪声子字典，分别如图3和图4所示。对每个原子进行分类所采用阈值函数
Figure 447182DEST_PATH_IMAGE001
3）利用16x16像素大小的模板从左到右、从上到下提取图像块，求取每个图像块在自适应字典中的稀疏系数，
式中，
Figure 63157DEST_PATH_IMAGE003
表示目标子字典表示系数，
Figure 586542DEST_PATH_IMAGE004
表示背景子字典表示系数。图5图6是原图像子块在目标子字典的稀疏表示系数，其中图5是包含目标的图像块在目标子字典的稀疏表示系数，图6是不含目标的图像块在目标子字典的稀疏表示系数；
4）对每个图像块在目标字典中的分解系数，利用阈值函数来进行判断，
     
其中，
Figure 895829DEST_PATH_IMAGE006
表示目标子字典中的稀疏系数阈值函数，
Figure 170953DEST_PATH_IMAGE007
表示最大的个目标稀疏系数值。当图像块的阈值函数值大于阈值
Figure 274224DEST_PATH_IMAGE009
时，则该图像块存在目标，综合附近图像块的稀疏表示，最终判断目标的位置，如图7所示。

Claims (9)

1.基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测方法，其特征在于，所述检测方法包括如下步骤：
采用K聚类奇异值分解法(K_SVD)求解原图像的超完备字典；
根据分类函数将超完备字典分为目标和背景两种形态特征的子字典；
利用和原子一样大小的二维模板将原始图像划分为若干子图像，分别对每个子图像在分类的形态字典中稀疏分解，提取其在目标子字典中的表示系数；
提取目标子字典中的表示系数，利用阈值函数判定是否存在目标，当系数大于阈值时，初步假定该子图像存在目标，最终根据目标所在的各个图像块的稀疏表示系数进行综合判定，确定目标的具体位置。
2.根据权利要求1所述的基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测方法，其特征在于：所述K聚类奇异值分解法(K_SVD)是以图像块为训练样本，求取能表示图像中各种形态特征的超完备字典。
3.根据权利要求1所述的基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测方法，其特征在于：所述形态分类字典重构图像信号
Figure 790386DEST_PATH_IMAGE001
其中
Figure 2012102312757100001DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 333625DEST_PATH_IMAGE003
分别表示能稀疏分解目标成份和背景成份的超完备子字典,即目标子字典和背景子字典，
Figure 2012102312757100001DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 300313DEST_PATH_IMAGE005
分别表示目标信号和背景噪声信号的稀疏重构。
4.根据权利要求1所述的基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测方法，其特征在于：所述超完备字典的分类函数为
其中，
Figure 633206DEST_PATH_IMAGE007
表示为原子
Figure 2012102312757100001DEST_PATH_IMAGE008
的分类函数，
Figure 124275DEST_PATH_IMAGE009
表示将超完备字典
Figure 2012102312757100001DEST_PATH_IMAGE010
中的原子
Figure 71371DEST_PATH_IMAGE008
表示为二维模型。
5.根据权利要求1所述的基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测方法，其特征在于：所述提取图像块在目标子字典中的稀疏系数为
Figure 2012102312757100001DEST_PATH_IMAGE012
Figure 101086DEST_PATH_IMAGE013
分别表示目标信号和背景噪声信号在字典
Figure 2012102312757100001DEST_PATH_IMAGE014
和
Figure 956916DEST_PATH_IMAGE015
中的稀疏逼近系数，利用两种冗余字典进行稀疏分解得到图像的稀疏系数为
Figure 2012102312757100001DEST_PATH_IMAGE016
。
6.根据权利要求1所述的基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测方法，其特征在于：所述阈值函数为
Figure 887962DEST_PATH_IMAGE017
 
其中，
Figure 2012102312757100001DEST_PATH_IMAGE018
表示目标子字典的稀疏系数阈值函数，
Figure 268390DEST_PATH_IMAGE019
表示最大的
Figure 2012102312757100001DEST_PATH_IMAGE020
个目标稀疏系数值。
7.根据权利要求2所述的基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测方法，其特征在于：所述K聚类奇异值分解法(K_SVD) 求解原图像的超完备字典包括稀疏编码和字典更新两个步骤。
8.根据权利要求7所述的基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测方法，其特征在于：所述稀疏编码为提取图像中大小为
Figure 192353DEST_PATH_IMAGE021
的图像块作为训练样本，根据下式求取每个训练样本的稀疏系数
Figure 2012102312757100001DEST_PATH_IMAGE022
式中，
Figure 653421DEST_PATH_IMAGE023
表示一个训练样本，
Figure 2012102312757100001DEST_PATH_IMAGE024
表示其稀疏系数。
9.根据权利要求7所述的基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测方法，其特征在于：所述字典更新是按顺序更新原子
Figure 771681DEST_PATH_IMAGE010
中所有的原子，求解图像
Figure 2012102312757100001DEST_PATH_IMAGE026
在该原子的稀疏表示系数，定义图像减去该原子后的稀疏表示误差为
Figure 2012102312757100001DEST_PATH_IMAGE028
利用K_SVD分解
Figure 682634DEST_PATH_IMAGE029
，得到一组最优逼近
Figure 2012102312757100001DEST_PATH_IMAGE030
，即为求得更新后的
Figure 955483DEST_PATH_IMAGE025
和稀疏编码系数
Figure 684405DEST_PATH_IMAGE031
；迭代多次直至字典收敛，即得到更新后的自适应字典。
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