CN109410137A - 一种暗弱目标的探测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种暗弱目标的探测方法。本方法对图像进行弱响应消除，得到消除背景杂波弱响应的图像，将图像进行多尺度像元合并，对合并后的不同尺度下图像进行匹配滤波，匹配滤波后的图像进行阈值分割，分割后的结果进行融合，根据融合的结果进行连通域检测和局部非最大值抑制，并将最终结果作为输出完成暗弱目标的探测和提取。本方法通过时空域的多尺度能量收集，提高对暗弱目标的探测能力和灵敏度，解决长作用距离下的目标探测问题。

Description

一种暗弱目标的探测方法
技术领域
本发明涉及到图像处理技术，具体指一种多尺度融合的方法，特别是涉及到一种暗弱目标的探测方法，所述的暗弱目标的信噪比大小为2～3。
背景技术
对于远距离获取到的图像由于受到探测距离、背景起伏和云层遮挡等影响，其响应灰度值在图像中表现不明显；同时，受到噪声和盲元等过亮信号的干扰，很难将目标从复杂的背景中分离出来。但是暗弱目标检测的性能在一定程度上制约了搜索和跟踪领域的发展，因此，设计出适合于暗弱目标检测的方法至关重要。根据奈曼皮尔逊准则，在虚警率为10-5的情况下，信噪比在5.7以上其检测概率为90％。因此，大部分的对于暗弱目标的检测主要是基于此信噪比条件下，针对于更低信噪比的研究方法非常少见，因此有必要设计出一种可以在极低信噪比条件下对目标进行检测的方法。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种暗弱目标的探测方法，该方法通过获取图像传感器输出的灰度图像，对图像进行弱响应消除，得到消除背景杂波弱响应的图像，将图像进行多尺度像元合并，对合并后的不同尺度下图像进行匹配滤波，匹配滤波后的图像进行阈值分割，分割后的结果进行融合，根据融合的结果进行连通域检测和局部非最大值抑制，并将最终结果作为输出完成暗弱目标的探测和提取。本方法通过时空域的多尺度能量收集，提高对暗弱目标的探测能力和灵敏度，解决了长作用距离下的目标探测问题。
本发明的上述目的是通过如下技术方案予以实现的：
一种暗弱目标的探测方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)获取探测器输出的灰度视频图像，探测器类型为面阵型图像探测器，其输出帧频不低于30帧每秒；
(2)对图像进行弱响应消除，弱响应消除的方法包含背景抑制和噪声点抑制，其方法是最大中值滤波，形态学滤波，双边滤波中的一种或多种组合；
(3)对消除后的图像进行多尺度像元合并，此合并值是指将设置尺度参数内的局部空域图像进行累加作为该空域中心像素的响应值，合并所需的不同尺度参数根据所需要检测的目标特点和当前背景噪声情况进行事先设置，方法中相应使用的尺度为3，5或7；
(4)对合并后的不同尺度图像分别进行时域多帧累加，是指图像按照接收时间顺序连续多帧进行灰度值累加，累加所需的不同尺度参数根据所需要检测的目标特点和当前背景噪声情况进行事先设置，该方法中使用的多帧累加帧数为10帧；
(5)使用目标模板对累加后图像分别进行匹配滤波，此匹配滤波是指根据目标的先验形状设计不同形状、不同方向的目标模板，滤波模板根据所需要检测的目标特点和当前背景噪声情况进行事先设置，该方法中使用的目标模板为 8邻域下的4个方向的模板，M1为y轴正方向偏左45°，M2为y轴正方向，M3为 y轴正方向偏右45°，M4为y轴正方向的垂直方向，即x轴方向，其模板类型如下四种M1,M2,M3,M4：
(6)对滤波后的图像分别进行阈值分割,阈值分割算法是最大熵分割、恒虚警率分割或自适应阈值分割；
(7)对分割后的不同尺度图像进行融合，多尺度融合是指将不同尺度的图像上采样到相同分辨率下，该方法中采用的上采样尺度为2×2，然后所有的图像进行逻辑或操作；
(8)对融合后的图像进行连通域检测和局部非最大值抑制后将目标进行标注后输出。
与现有技术相比，本发明的有益效果是:
1.通过时空域的多尺度能量收集，提高对暗弱目标的探测能力和灵敏度，解决了长作用距离下的目标探测问题。
2.对于低信噪比的目标图像，只需使用简单的背景抑制算法即可有效检测，避免了复杂算法影响目标检测的实时性。
附图说明
图1为本发明的实现流程框图；
图2为本发明的图像传感器获取的含有目标的灰度图像；
图3为本发明的经过弱响应消除后的图像；
图4为本发明的经过多尺度合并后的图像，其中图(a)是3×3尺度合并的图像，图(b)是5×5尺度合并的图像，图(c)是7×7尺度合并的图像；
图5为本发明的经过多尺度十帧累加的图像，其中图(a)是3×3尺度十帧累加的图像，图(b)是5×5尺度十帧累加的图像，图(c)是7×7尺度十帧累加的图像；
图6为本发明的经过多尺度匹配滤波的图像，其中图(a)是3×3尺度匹配滤波的图像，图(b)是5×5尺度匹配滤波的图像，图(c)是7×7尺度匹配滤波的图像；
图7为本发明的经过多尺度阈值分割的图像，其中图(a)是3×3尺度阈值分割的图像，图(b)是5×5尺度阈值分割的图像，图(c)是7×7尺度阈值分割的图像；
图8为本发明的经过多尺度融合的图像；
图9为本发明的经过连通域检测和局部非最大值抑制后标注目标位置的图像。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行详细地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例并结合附图对本发明作进一步的详细描述：
图1是为实现本发明的具体方法流程图，首先通过获取图像传感器输出的灰度图像，对图像进行弱响应消除，得到消除背景杂波弱响应的图像，然后将弱响应消除后的图像进行多尺度像元合并，将合并后的不同尺度下图像进行匹配滤波，再将匹配滤波后的图像进行阈值分割，对阈值分割后的图像进行多尺度融合，根据融合的结果进行连通域检测和局部非最大值抑制，并将最终结果作为输出完成暗弱目标的探测和提取。
图2是从探测器处得到的灰度图像，其目标扩散尺寸为5×5，信噪比为3，能量集中度为0.16。
图3是利用图像的原均值和方差，对图像进行弱响应消除后得到的消除背景杂波弱响应的图像。
图4是图像3经过像元合并后的图像，其中(a)是通过3×3像元合并的结果，(b)是通过5×5像元合并的结果，(c)是通过7×7像元合并的结果。
图5是经过与图4相同处理后的十帧图像进行累加的结果，其中(a)是在 3×3像元合并后十帧图像累加的结果，(b)是在5×5像元合并后十帧图像累加的结果，(c)是在7×7像元合并后十帧图像累加的结果。
图6是在图5处理上的各尺度上的匹配滤波，其中匹配滤波采用的是5×5 尺度上在0°-180°上以45°为间隔的四个方向的匹配模板，(a)是在图5中 3×3尺度上的十帧累加后经过匹配滤波得到的图像，(b)是在图5中5×5尺度上的十帧累加后经过匹配滤波得到的图像，(c)是在图5中7×7尺度上的十帧累加后经过匹配滤波得到的图像。
图7是在对图6处理的基础上进行相应尺度上的阈值分割，(a)是对3×3匹配滤波图像进行阈值分割后的图像，(b)是对5×5匹配滤波图像进行阈值分割后的图像，(c)是对7×7匹配滤波图像进行阈值分割后的图像。
图8是经过图7中的三个尺度的阈值分割后，将三个尺度融合后得到的多尺度融合图像。
图9是根据图8中融合的结果进行连通域检测和局部非最大值抑制后，通过各尺度上的或操作确定目标位置，并标注目标位置的图像。

Claims (1)

1.一种暗弱目标的探测方法，其特征在于包括如下步骤：
(1)获取探测器输出的灰度视频图像，探测器类型为面阵型图像探测器，其输出帧频不低于30帧每秒；
(2)对图像进行弱响应消除，弱响应消除的方法包含背景抑制和噪声点抑制，其方法是最大中值滤波，形态学滤波，双边滤波中的一种或多种组合；
(3)对消除后的图像进行多尺度像元合并，此合并值是指将设置尺度参数内的局部空域图像进行累加作为该空域中心像素的响应值，合并所需的不同尺度参数根据所需要检测的目标特点和当前背景噪声情况进行事先设置，方法中相应使用的尺度为3，5或7；
(4)对合并后的不同尺度图像分别进行时域多帧累加，是指图像按照接收时间顺序连续多帧进行灰度值累加，累加所需的不同尺度参数根据所需要检测的目标特点和当前背景噪声情况进行事先设置，该方法中使用的多帧累加帧数为10帧；
(5)使用目标模板对累加后图像分别进行匹配滤波，此匹配滤波是指根据目标的先验形状设计不同形状、不同方向的目标模板，滤波模板根据所需要检测的目标特点和当前背景噪声情况进行事先设置，该方法中使用的目标模板为8邻域下的4个方向的模板，M1为y轴正方向偏左45°，M2为y轴正方向，M3为y轴正方向偏右45°，M4为y轴正方向的垂直方向，即x轴方向，其模板类型如下四种M1,M2,M3,M4：
(6)对滤波后的图像分别进行阈值分割,阈值分割算法是最大熵分割、恒虚警率分割或自适应阈值分割；
(7)对分割后的不同尺度图像进行融合，多尺度融合是指将不同尺度的图像上采样到相同分辨率下，该方法中采用的上采样尺度为2×2，然后所有的图像进行逻辑或操作；
(8)对融合后的图像进行连通域检测和局部非最大值抑制后将目标进行标注后输出。
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