CN117011196B - 一种基于组合滤波优化的红外小目标检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于组合滤波优化的红外小目标检测方法及系统，包括以下步骤：首先构建红外小目标图像块样本库，包括原始红外图像块和对应的目标标注掩码图作为训练样本。然后，为获得每个训练样本的最优滤波组合，将由滤波组合系数表示的组合滤波结果与目标标注掩码的均方差作为目标函数，利用拉格朗日法求解最优的滤波组合系数，通过对大量样本进行优化得到完备的先验样本库。最后，在应用推理的过程中，对测试图像进行滑窗获得图像块，并从先验样本库中找到最相似样本图像块，采用该样本的滤波组合系数对滑窗获得的图像块进行加权融合滤波，利用自适应阈值分割得到红外小目标，实现了红外小目标的检测。

Description

一种基于组合滤波优化的红外小目标检测方法及系统

技术领域

本发明属于红外小目标检测处理技术领域，具体涉及一种基于组合滤波优化的红外小目标检测方法及系统。

背景技术

由于红外小目标在图像中所占面积小，缺少形状和纹理等信息，容易淹没在背景中，导致红外小目标的检测难度大。基于空间滤波的红外小目标检测算法通过对红外图像进行空域滤波处理，能够滤除噪声、平滑背景、增强红外小目标信号，然后采用自适应阈值分割得到目标的位置，从而最终实现红外小目标的检测。基于空域滤波的红外小目标检测算法具有快速、易实现、鲁棒性强的优势，常用的滤波方法包括中值滤波、最大中值滤波、高斯滤波等。

但是滤波类的红外小目标检测算法是基于目标与背景先验特征人为设计滤波核，在使用过程中针对不同类型复杂背景的红外图像均采用相同的滤波核结构，存在着过于泛化、针对性差的缺点，导致滤波类红外小目标检测算法在复杂背景下的虚警多、对低信杂比目标的检测性能差。

为了解决上述问题，本发明通过典型滤波核加权融合的方式构造出新的滤波核进行红外小目标检测，其中典型滤波核的加权系数利用大量样本训练优化得到，对于不同特征的输入图像其滤波核加权系数不同，从而实现强针对性的个性化滤波方法。

发明内容

为了克服传统滤波类算法过于泛化，复杂背景下虚警多的不足，提出了一种基于滤波核组合优化的红外小目标检测技术方案。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于组合滤波优化的红外小目标检测方法，包括以下步骤：

S1：构建红外小目标图像块样本库，并将所述红外小目标图像块样本库作为训练样本，其中，所述红外小目标图像块样本库包括：原始红外图像块和目标标注掩码图；

S2：对所述红外小目标图像块样本库中每个图像样本块进行滤波核组合训练优化，获得每个图像样本块对应的最优滤波组合系数，并将每个图像样本块与对应的最优滤波组合系数组成先验样本数据，通过收集满足预设要求数量且不同背景下的先验样本数据构成完备的先验样本数据库；

S3：对待测试图像进行滑窗获得图像块，并从所述先验样本库中找到最相似样本图像块，采用所述最相似样本图像块的滤波组合系数对所述图像块进行加权融合滤波，获得整张图像混合滤波的结果，对所述整张图像混合滤波的结果进行自适应阈值分割得到红外小目标。

优选的，所述S1中，构建红外小目标图像块样本库的方法包括：

S11：提取红外图像中红外小目标的位置，并以所述红外小目标的位置为中心裁剪出m×m像素的红外图像块原图Ex_n(i,j)，其中，(i,j)表示像素位置，n表示图像样本块编号；

S12：对得到的所述红外图像块原图Ex_n(i,j)进行逐像素分类，构成目标标注掩码图Label_n(i,j)，其中，对得到的所述红外图像块原图Ex_n(i,j)进行逐像素分类的方法包括：将红外小目标位置处像素置为1，背景位置处的像素置为0；

S13：重复所述S11和所述S12，将获得的所有目标标注掩码图形成红外小目标图像块样本库。

优选的，所述S2中，对所述红外小目标图像块样本库中每个图像样本块进行滤波核组合训练优化，获得每个图像样本块对应的最优滤波组合系数的方法包括：

S21：获取红外图像块原图Ex_n(i,j)，对所述红外图像块原图Ex_n(i,j)分别进行中值滤波、最大中值滤波和高斯滤波；

S22：将中值滤波、最大中值滤波和高斯滤波的结果进行加权得到组合滤波的结果；

S23：采用所述组合滤波的结果与目标标注掩码图Label_n(i,j)的均方差作为目标函数；

S24：利用拉格朗日法求解所述目标函数最小时对应的最优滤波组合系数。

优选的，所述S3中，得到红外小目标的方法包括：

S31：对所述待测试图像从左到右、从上到下依次滑窗遍历选取图像块，其中，所述滑窗的窗口大小为m×m像素，步长为m/2像素；

S32：采用均值哈希算法度量滑窗得到的图像块与所述先验样本数据库中图像块的相似度，在所述先验样本数据库找到与滑窗得到的图像块汉明距离最大的样本图像块，并获取所述样本图像块的滤波权重；

S33：对滑窗得到的图像块分别进行中值滤波、最大中值滤波、高斯滤波，得到滤波后结果，将单独滤波的结果根据获得的所述样本图像块的权重系数进行加权融合，得到图像块滤波结果，重复S32、S33得到整张图像混合滤波后结果；

S34：对所述整张图像混合滤波的结果进行自适应阈值分割，得到红外小目标位置。

本发明还提供了一种基于组合滤波优化的红外小目标检测系统，包括：构建模块、优化模块和定位模块；

所述构建模块用于构建红外小目标图像块样本库，并将所述红外小目标图像块样本库作为训练样本，其中，所述红外小目标图像块样本库包括：原始红外图像块和目标标注掩码图；

所述优化模块用于对所述红外小目标图像块样本库中每个图像样本块进行滤波核组合训练优化，获得每个图像样本块对应的最优滤波组合系数，并将每个图像样本块与对应的最优滤波组合系数组成先验样本数据，通过收集满足预设要求数量且不同背景下的先验样本数据构成完备的先验样本数据库；

所述定位模块用于对待测试图像进行滑窗获得图像块，并从所述先验样本库中找到最相似样本图像块，采用所述最相似样本图像块的滤波组合系数对所述图像块进行加权融合滤波，获得整张图像混合滤波的结果，对所述整张图像混合滤波的结果进行自适应阈值分割得到红外小目标。

优选的，所述构建模块包括：提取单元、分类单元和样本库构建单元；

所述提取单元用于提取红外图像中红外小目标的位置，并以所述红外小目标的位置为中心裁剪出m×m像素的红外图像块原图Ex_n(i,j)，其中，(i,j)表示像素位置，n表示图像样本块编号；

所述分类单元用于对得到的所述红外图像块原图Ex_n(i,j)进行逐像素分类，构成目标标注掩码图Label_n(i,j)，其中，对得到的所述红外图像块原图Ex_n(i,j)进行逐像素分类的方法包括：将红外小目标位置处像素置为1，背景位置处的像素置为0；

所述样本库构建单元用于重复所述提取单元和所述分类单元，将获得的所有目标标注掩码图形成红外小目标图像块样本库。

优选的，所述优化模块包括：滤波单元、加权单元、目标函数构建单元和求解单元；

所述滤波单元用于对获取的红外图像块原图Ex_n(i,j)分别进行中值滤波、最大中值滤波和高斯滤波得到滤波结果；

所述加权单元用于将中值滤波、最大中值滤波和高斯滤波的结果进行加权得到组合滤波的结果；

所述目标函数构建单元用于采用所述组合滤波的结果与目标标注掩码图Label_n(i,j)的均方差作为目标函数；

所述求解单元用于利用拉格朗日法求解所述目标函数最小时对应的最优滤波组合系数。

优选的，所述定位模块包括：滑窗单元、匹配单元、混合单元和分割单元；

所述滑窗单元用于对所述待测试图像从左到右、从上到下依次滑窗遍历选取图像块，其中，所述滑窗的窗口大小为m×m像素，步长为m/2像素；

所述匹配单元用于采用均值哈希算法度量滑窗得到的图像块与所述先验样本数据库中图像块的相似度，在所述先验样本数据库找到与滑窗得到的图像块汉明距离最大的样本图像块，并获取所述样本图像块的滤波权重；

所述混合单元用于对滑窗得到的图像块分别进行中值滤波、最大中值滤波、高斯滤波，得到滤波后结果，将单独滤波的结果根据获得的所述样本图像块的权重系数进行加权融合，最终得到整张图像混合滤波后结果；

所述分割单元用于对所述整张图像混合滤波的结果进行自适应阈值分割，得到红外小目标位置。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明提出了一种基于滤波核组合优化的红外小目标检测方法。构建输入图像块、目标标注掩码图与滤波核权重的数学模型，通过最优化求解滤波核权重，生成先验样本数据库。推理时，将测试图像与先验样本数据库中图像块进行相似匹配，采用匹配上的图像块滤波核权重系数对其进行组合滤波。最终实现精细化滤波，提高了红外小目标的检测性能，同时降低系统虚警。

本发明设计了一种滤波核组合优化方法，以红外图像块原图及其目标标注掩码图作为输入，将组合滤波结果与目标标注掩码图的均方差作为目标函数，采用拉格朗日法对目标函数求解得到各滤波核的权重，将红外图像块原图与各滤波核的权重构成先验样本数据。通过对大量红外图像块进行滤波核组合优化，形成完备的先验样本数据库

本发明设计了一种基于相似性的推理方法，对红外图像滑窗选取图像块，滑窗图像块与先验样本库中的样本图像块利用均值哈希算法进行相似性度量，采用最相似样本图像块的滤波核权重对滑窗图像块进行个性化组合滤波，完成整张图像的滤波后进行自适应阈值分割，实现红外图像中小目标的检测。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例基于滤波组合优化的红外小目标检测方法的流程框图；

图2是本发明实施例图像块样本库中典型样本的示意图，第一行为图像块，第二行为对应的标签；

图3是本发明实施例遍历滑窗取图像块的示意图；

图4是本发明实施例均值哈希度量计算流程图；

图5是本发明实施例算法应用的结果图。

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清楚、完整地描述，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。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

实施例一

本发明实施例中的数据集来自网络公开的红外小目标图像以及实拍的包含红外小目标的图像。测试图像尺寸640×512像素，在测试场景中有云层、楼房等复杂背景。

如图1所示，本发明提供了一种基于组合滤波优化的红外小目标检测方法，包括以下步骤：

S1：构建红外小目标图像块样本库，并将红外小目标图像块样本库作为训练样本，其中，红外小目标图像块样本库包括：原始红外图像块和目标标注掩码图；

S2：对红外小目标图像块样本库中每个图像样本块进行滤波核组合训练优化，获得每个图像样本块对应的最优滤波组合系数，并将每个图像样本块与对应的最优滤波组合系数组成先验样本数据，通过收集满足预设要求数量且不同背景下的先验样本数据构成完备的先验样本数据库；

S3：对待测试图像进行滑窗获得图像块，并从先验样本库中找到最相似样本图像块，采用最相似样本图像块的滤波组合系数对图像块进行加权融合滤波，获得整张图像混合滤波的结果，对整张图像混合滤波的结果进行自适应阈值分割得到红外小目标。

在本实施例中，所述S1中，构建红外小目标图像块样本库的方法包括：

图像块样本库由大量图像块样本构成，图像块样本包含红外图像块原图和与其对应的目标标注掩码图。图像块样本库的构建按照下述方式进行。

S11：人工提取红外图像中红外小目标的位置，并以红外小目标的位置为中心裁剪出m×m像素的红外图像块原图Ex_n(i,j)，其中，(i,j)表示像素位置，n表示图像样本块编号；在本实施例中m取值为32。

S12：对得到的红外图像块原图Ex_n(i,j)进行逐像素分类，构成目标标注掩码图Label_n(i,j)，其中，对得到的红外图像块原图Ex_n(i,j)进行逐像素分类的方法包括：将红外小目标位置处像素置为1，背景位置处的像素置为0；

S13：重复所述S11和所述S12，通过相同的方式采集大量的红外图像块原图并构建目标标注掩码图，形成的图像块样本库Sample{[Ex₁,Label₁]；[Ex₂,Label₂]；...；[Ex_n,Label_n]}作为训练集，图2是部分训练集的样本。

在本实施例中，所述S2中，对红外小目标图像块样本库中每个图像样本块进行滤波核组合训练优化，获得每个图像样本块对应的最优滤波组合系数的方法包括：

利用图像块样本库Sample{[Ex₁,Label₁]；[Ex₂,Label₂]；...；[Ex_n,Label_n]}进行训练，以获得图像块样本的最优滤波组合权重。

S21：针对一红外图像块原图Ex_n(i,j)，计算图像样本块经过中值滤波、最大中值滤波和高斯滤波器后的结果。

Med＝Median Fileter(Ex_n(i,j))

Max_Med＝Max_Median Fileter(Ex_n(i,j))

Gau＝Gaussian Fileter(Ex_n(i,j))

其中：Median Fileter表示中值滤波操作，Med表示中值滤波后的结果，Max_Median Fileter表示最大中值滤波操作，Max_Med表示最大中值滤波后的结果，GaussianFileter表示高斯滤波操作，在本实施例中高斯核均值为(0，5)，Gau表示高斯滤波后的结果。其中滤波核的大小均采用7×7。

S22：将中值滤波、最大中值滤波和高斯滤波的结果进行加权得到组合滤波的结果；三个滤波器的权重设置为待求未知数w₁、w₂、w₃，计算公式如下：

Mixed Filter＝w₁×Nor(Med)+w₂×Nor(Max_Med)+w₃×Nor(Gau)

w₁+w₂+w₃＝1

其中：Mixed Filter是组合滤波后的结果，Nor指归一化操作，本实施例中采用了线性的最大-最小归一化，w₁、w₂、w₃是待求未知数，分别为中值滤波、最大中值滤波、高斯滤波的权重，累和为1。

S23：采用组合滤波的结果与目标标注掩码图Label_n(i,j)的均方差作为目标函数；定义公式如下：

其中：Obj表示目标函数，m为图像块的尺寸，本实施例中m取值为32。

S24：利用拉格朗日法求解所述目标函数最小时对应的最优滤波组合系数。

选取拉格朗日法求解目标函数最小值及对应的权重系数。已知目标函数和等式约束条件，问题建模为：

Min Obj(w₁,w₂,w₃) s.t. w₁+w₂+w₃＝1

构造拉格朗日函数为：

L＝Obj(w₁,w₂,w₃)+k(w₁+w₂+w₃-1)

其中：k是拉格朗日乘子。

分别求L对w₁、w₂、w₃、k的偏导数L_w1、L_w2、L_w3、L_k，令偏导数都等于0，求得目标函数最小时对应的权重系数。

将红外图像块原图Ex_n(i,j)与求解出的权重系数组合构成一条先验样本数据

利用上述S21～S24得到图像块样本库中每个图像样本块对应的最优滤波组合，组成先验样本数据，通过收集大量不同背景下的先验样本数据构成完备的先验样本数据库，如下所示。

在本实施例中，所述S3中，得到红外小目标的方法包括：首先在输入图像上滑窗遍历选取待测图像块，利用相似性从先验样本数据库找出相似图像块和对应滤波器的权重系数，利用得到的权重对滤波器进行加权构成新的滤波器后对图像块进行滤波。完成整张图像的滤波后对背景残差图进行自适应阈值分割，输出目标位置。详细操作步骤如下：

S31：针对输入图像从左到右、从上到下依次滑窗遍历选取图像块，其中，滑窗的窗口大小为m×m像素，步长为m/2像素；在本实施例中窗口大小为32×32像素，步长为16像素。如图3所示。

S32：采用均值哈希算法度量滑窗得到的图像块与先验样本数据库中图像块的相似度，在先验样本数据库找到与滑窗得到的图像块汉明距离最大的样本图像块，并获取样本图像块的滤波权重；

以滑窗得到的一个图像块S(x,y)和先验样本数据库中的一个图像块为例，参见图4，均值哈希算法的计算方式如下。

1)分别计算滑窗图像块S(x,y)和Ex_n(i,j)各自的灰度均值M_S和M_Ex；

2)遍历图像块S(x,y)的各个像素与M_S进行比较，灰度值大于等于均值的记作1，小于均值的记作0，生成图像块S(x,y)的特征指纹F_S：

h＝(y-1)m+x

其中：F_S[h]为指纹F_S第h位编码，h为编码序号，在本实施例中h的取值为1～1024，窗口尺寸m在本实施例中取32，计算时按照从左到右从上到下的顺序进行。

按照相同的方式生成图像块Ex(p,q)的特征指纹F_Ex。

3)将得到的两个指纹F_S、F_Ex进行对比，按照下述公式计算编码相同位数和汉明距离：

其中：L_S[h]表示两个指纹一致性判断的结果，L₀表示两个指纹编码相同的位数，H表示汉明距离计算结果。

在先验样本数据库找到与滑窗图像块汉明距离最大的样本图像块，获取滤波权重记为w_{1_S}、w_{2_S}、w_{3_S}。

S33：对滑窗得到的图像块分别进行中值滤波、最大中值滤波、高斯滤波，得到滤波后结果，将单独滤波的结果根据获得的样本图像块的权重系数进行加权融合，得到整张图像混合滤波后结果；

具体的，对滑窗得到的图像块S(x,y)分别进行中值滤波、最大中值滤波、高斯滤波得到滤波后结果Med_S、Max_Med_S、Gau_S。将单独滤波的结果根据获得的权重系数进行加权融合，得到混合滤波后结果。

Mixed Filter_S＝w_{1_S}×Nor(Med_S)+w_{2_S}×Nor(Max_Med_S)+w_{3_S}×Nor(Gau_S)

按照S32-S33得到整张图像混合滤波的结果后进入步骤3.4。参见图5(a1)、(a2)、(a3)为测试图像，图5(b1)、(b2)、(b3)所示为测试图像组合滤波后的结果。

S34：对整张图像混合滤波的结果进行自适应阈值分割，得到红外小目标位置。定义阈值τ如下：

τ＝μ+kδ

其中：μ是混合滤波结果的均值，δ是混合滤波结果的均方差，k是方差倍数，人为设定，在本实施例中k取5。如图5所示，(c1)、(c2)、(c3)为阈值分割后的结果。

实施例二

本发明还提供了一种基于组合滤波优化的红外小目标检测系统，包括：构建模块、优化模块和定位模块；

构建模块用于构建红外小目标图像块样本库，并将红外小目标图像块样本库作为训练样本，其中，红外小目标图像块样本库包括：原始红外图像块和目标标注掩码图；

优化模块用于对红外小目标图像块样本库中每个图像样本块进行滤波核组合训练优化，获得每个图像样本块对应的最优滤波组合系数，并将每个图像样本块与对应的最优滤波组合系数组成先验样本数据，通过收集满足预设要求数量且不同背景下的先验样本数据构成完备的先验样本数据库；

定位模块用于对待测试图像进行滑窗获得图像块，并从先验样本库中找到最相似样本图像块，采用最相似样本图像块的滤波组合系数对图像块进行加权融合滤波，获得整张图像混合滤波的结果，对整张图像混合滤波的结果进行自适应阈值分割得到红外小目标。

在本实施例中，构建模块包括：提取单元、分类单元和样本库构建单元；

图像块样本库由大量图像块样本构成，图像块样本包含红外图像块原图和与其对应的目标标注掩码图。图像块样本库的构建按照下述方式进行。

提取单元用于提取红外图像中红外小目标的位置，并以红外小目标的位置为中心裁剪出m×m像素的红外图像块原图Ex_n(i,j)，其中，(i,j)表示像素位置，n表示图像样本块编号；在本实施例中m取值为32。

分类单元用于对得到的红外图像块原图Ex_n(i,j)进行逐像素分类，构成目标标注掩码图Label_n(i,j)，其中，对得到的红外图像块原图Ex_n(i,j)进行逐像素分类的方法包括：将红外小目标位置处像素置为1，背景位置处的像素置为0；

样本库构建单元用于重复所述提取单元和所述分类单元，通过相同的方式采集大量的红外图像块原图并构建目标标注掩码图，形成图像块样本库Sample{[Ex₁,Label₁]；[Ex₂,Label₂]；...；[Ex_n,Label_n]}作为训练集，图2是部分训练集的样本。

在本实施例中，优化模块包括：滤波单元、加权单元、目标函数构建单元和求解单元；

利用图像块样本库Sample{[Ex₁,Label₁]；[Ex₂,Label₂]；...；[Ex_n,Label_n]}进行训练，以获得图像块样本的最优滤波组合权重。

滤波单元用于针对一红外图像块原图Ex_n(i,j)，计算图像样本块经过中值滤波、最大中值滤波和高斯滤波器后的结果。

Med＝Median Fileter(Ex_n(i,j))

Max_Med＝Max_Median Fileter(Ex_n(i,j))

Gau＝Gaussian Fileter(Ex_n(i,j))

其中：Median Fileter表示中值滤波操作，Med表示中值滤波后的结果，Max_Median Fileter表示最大中值滤波操作，Max_Med表示最大中值滤波后的结果，GaussianFileter表示高斯滤波操作，在本实施例中高斯核均值为(0，5)，Gau表示高斯滤波后的结果。其中滤波核的大小均采用7×7。

加权单元用于将中值滤波、最大中值滤波和高斯滤波的结果进行加权得到组合滤波的结果；三个滤波器的权重设置为待求未知数w₁、w₂、w₃，计算公式如下：

Mixed Filter＝w₁×Nor(Med)+w₂×Nor(Max_Med)+w₃×Nor(Gau)

w₁+w₂+w₃＝1

其中：Mixed Filter是组合滤波后的结果，Nor指归一化操作，本实施例中采用了线性的最大-最小归一化，w₁、w₂、w₃是待求未知数，分别为中值滤波、最大中值滤波、高斯滤波的权重，累和为1。

目标函数构建单元用于采用组合滤波的结果与目标标注掩码图Label_n(i,j)的均方差作为目标函数；定义公式如下：

其中：Obj表示目标函数，m为图像块的尺寸，本实施例中m取值为32。

求解单元用于利用拉格朗日法求解目标函数最小时对应的最优滤波组合系数。选取拉格朗日法求解目标函数最小值及对应的权重系数。已知目标函数和等式约束条件，问题建模为：

Min Obj(w₁,w₂,w₃) s.t. w₁+w₂+w₃＝1

构造拉格朗日函数为：

L＝Obj(w₁,w₂,w₃)+k(w₁+w₂+w₃-1)

其中：k是拉格朗日乘子。

分别求L对w₁、w₂、w₃、k的偏导数L_w1、L_w2、L_w3、L_k，令偏导数都等于0，求得目标函数最小时对应的权重系数。

将红外图像块原图Ex_n(i,j)与求解出的权重系数组合构成一条先验样本数据

利用上述优化模块得到图像块样本库中每个图像样本块对应的最优滤波组合，组成先验样本数据，通过收集大量不同背景下的先验样本数据构成完备的先验样本数据库，如下所示。

在本实施例中，定位模块包括：滑窗单元、匹配单元、混合单元和分割单元；首先在输入图像上滑窗遍历选取待测图像块，利用相似性从先验样本数据库找出相似图像块和对应滤波器的权重系数，利用得到的权重对滤波器进行加权构成新的滤波器后对图像块进行滤波。完成整张图像的滤波后对背景残差图进行自适应阈值分割，输出目标位置。详细操作步骤如下：

滑窗单元用于针对输入图像从左到右、从上到下依次滑窗遍历选取图像块，其中，滑窗的窗口大小为m×m像素，步长为m/2像素；在本实施例中窗口大小为32×32像素，步长为16像素。如图3所示。

匹配单元用于采用均值哈希算法度量滑窗得到的图像块与先验样本数据库中图像块的相似度，在先验样本数据库找到与滑窗得到的图像块汉明距离最大的样本图像块，并获取样本图像块的滤波权重；

以滑窗得到的一个图像块S(x,y)和先验样本数据库中的一个图像块为例，参见图4，均值哈希算法的计算方式如下。

1)分别计算滑窗图像块S(x,y)和Ex_n(i,j)各自的灰度均值M_S和M_Ex；

2)遍历图像块S(x,y)的各个像素与M_S进行比较，灰度值大于等于均值的记作1，小于均值的记作0，生成图像块S(x,y)的特征指纹F_S：

h＝(y-1)m+x

其中：F_S[h]为指纹F_S第h位编码，h为编码序号，在本实施例中h的取值为1～1024，窗口尺寸m在本实施例中取32，计算时按照从左到右从上到下的顺序进行。

按照相同的方式生成图像块Ex(p,q)的特征指纹F_Ex。

3)将得到的两个指纹F_S、F_Ex进行对比，按照下述公式计算编码相同位数和汉明距离：

其中：L_S[h]表示两个指纹一致性判断的结果，L₀表示两个指纹编码相同的位数，H表示汉明距离计算结果。

在先验样本数据库找到与滑窗图像块汉明距离最大的样本图像块，获取滤波权重记为w_{1_S}、w_{2_S}、w_{3_S}。

混合单元用于对滑窗得到的图像块分别进行中值滤波、最大中值滤波、高斯滤波，得到滤波后结果，将单独滤波的结果根据获得的所述样本图像块的权重系数进行加权融合，得到整张图像混合滤波后结果；

具体的，对滑窗得到的图像块S(x,y)分别进行中值滤波、最大中值滤波、高斯滤波得到滤波后结果Med_S、Max_Med_S、Gau_S。将单独滤波的结果根据获得的权重系数进行加权融合，得到混合滤波后结果。

Mixed Filter_S＝w_{1_S}×Nor(Med_S)+w_{2_S}×Nor(Max_Med_S)+w_{3_S}×Nor(Gau_S)

按照滑窗单元、匹配单元、混合单元操作得到整张图像混合滤波的结果后进入分割单元。参见图5(a1)、(a2)、(a3)为测试图像，图5(b1)、(b2)、(b3)所示为测试图像组合滤波后的结果。

分割单元用于对所述整张图像混合滤波的结果进行自适应阈值分割，得到红外小目标位置。

定义阈值τ如下：

τ＝μ+kδ

其中：μ是混合滤波结果的均值，δ是混合滤波结果的均方差，k是方差倍数，人为设定，在本实施例中k取5。如图5所示，(c1)、(c2)、(c3)为阈值分割后的结果。

本发明首先构建红外小目标图像块样本库，包括原始红外图像块和目标标注掩码图作为训练样本。为获得每个训练样本的最优滤波组合，将由滤波组合系数表示的组合滤波结果与目标标注掩码的均方差作为目标函数，利用拉格朗日法求解最优的滤波组合系数，通过大量样本进行优化得到完备的先验样本库。最后，在应用推理的过程中，对测试图像进行滑窗获得图像块，并从先验样本库中找到最相似样本图像块，采用该样本的滤波组合系数进行加权融合滤波，利用自适应阈值分割得到红外小目标，实现了红外小目标的检测。

以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于组合滤波优化的红外小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：构建红外小目标图像块样本库，并将所述红外小目标图像块样本库作为训练样本，其中，所述红外小目标图像块样本库包括：原始红外图像块和目标标注掩码图；

S2：对所述红外小目标图像块样本库中每个图像样本块进行滤波核组合训练优化，获得每个图像样本块对应的最优滤波组合系数，并将每个图像样本块与对应的最优滤波组合系数组成先验样本数据，通过收集满足预设要求数量且不同背景下的先验样本数据构成完备的先验样本数据库；

所述S2中，对所述红外小目标图像块样本库中每个图像样本块进行滤波核组合训练优化，获得每个图像样本块对应的最优滤波组合系数的方法包括：

S21：获取红外图像块原图Ex_n(i,j)，对所述红外图像块原图Ex_n(i,j)分别进行中值滤波、最大中值滤波和高斯滤波；

S22：将中值滤波、最大中值滤波和高斯滤波的结果进行加权得到组合滤波的结果；

S23：采用所述组合滤波的结果与目标标注掩码图Label_n(i,j)的均方差作为目标函数；

S24：利用拉格朗日法求解所述目标函数最小时对应的最优滤波组合系数；

S3：对待测试图像进行滑窗获得图像块，并从所述先验样本库中找到最相似样本图像块，采用所述最相似样本图像块的滤波组合系数对所述图像块进行加权融合滤波，获得整张图像混合滤波的结果，对所述整张图像混合滤波的结果进行自适应阈值分割得到红外小目标。

2.根据权利要求1所述的基于组合滤波优化的红外小目标检测方法，其特征在于，所述S1中，构建红外小目标图像块样本库的方法包括：

S11：提取红外图像中红外小目标的位置，并以所述红外小目标的位置为中心裁剪出m×m像素的红外图像块原图Ex_n(i,j)，其中，(i,j)表示像素位置，n表示图像样本块编号；

S12：对得到的所述红外图像块原图Ex_n(i,j)进行逐像素分类，构成目标标注掩码图Label_n(i,j)，其中，对得到的所述红外图像块原图Ex_n(i,j)进行逐像素分类的方法包括：将红外小目标位置处像素置为1，背景位置处的像素置为0；

S13：重复所述S11和所述S12，将获得的所有目标标注掩码图形成红外小目标图像块样本库。

3.根据权利要求1所述的基于组合滤波优化的红外小目标检测方法，其特征在于，所述S3中，得到红外小目标的方法包括：

S31：对所述待测试图像从左到右、从上到下依次滑窗遍历选取图像块，其中，所述滑窗的窗口大小为m×m像素，步长为m/2像素；

S32：采用均值哈希算法度量滑窗得到的图像块与所述先验样本数据库中图像块的相似度，在所述先验样本数据库找到与滑窗得到的图像块汉明距离最大的样本图像块，并获取所述样本图像块的滤波权重；

S33：对滑窗得到的图像块分别进行中值滤波、最大中值滤波、高斯滤波，得到滤波后结果，将单独滤波的结果根据获得的所述样本图像块的权重系数进行加权融合，得到图像块滤波结果，重复S32、S33得到整张图像混合滤波后结果；

S34：对所述整张图像混合滤波的结果进行自适应阈值分割，得到红外小目标位置。

4.一种基于组合滤波优化的红外小目标检测系统，其特征在于，包括：构建模块、优化模块和定位模块；

所述构建模块用于构建红外小目标图像块样本库，并将所述红外小目标图像块样本库作为训练样本，其中，所述红外小目标图像块样本库包括：原始红外图像块和目标标注掩码图；

所述优化模块用于对所述红外小目标图像块样本库中每个图像样本块进行滤波核组合训练优化，获得每个图像样本块对应的最优滤波组合系数，并将每个图像样本块与对应的最优滤波组合系数组成先验样本数据，通过收集满足预设要求数量且不同背景下的先验样本数据构成完备的先验样本数据库；

所述优化模块包括：滤波单元、加权单元、目标函数构建单元和求解单元；

所述滤波单元用于对获取的红外图像块原图Ex_n(i,j)分别进行中值滤波、最大中值滤波和高斯滤波得到滤波结果；

所述加权单元用于将中值滤波、最大中值滤波和高斯滤波的结果进行加权得到组合滤波的结果；

所述目标函数构建单元用于采用所述组合滤波的结果与目标标注掩码图Label_n(i,j)的均方差作为目标函数；

所述求解单元用于利用拉格朗日法求解所述目标函数最小时对应的最优滤波组合系数；

所述定位模块用于对待测试图像进行滑窗获得图像块，并从所述先验样本库中找到最相似样本图像块，采用所述最相似样本图像块的滤波组合系数对所述图像块进行加权融合滤波，获得整张图像混合滤波的结果，对所述整张图像混合滤波的结果进行自适应阈值分割得到红外小目标。

5.根据权利要求4所述的基于组合滤波优化的红外小目标检测系统，其特征在于，所述构建模块包括：提取单元、分类单元和样本库构建单元；

所述提取单元用于提取红外图像中红外小目标的位置，并以所述红外小目标的位置为中心裁剪出m×m像素的红外图像块原图Ex_n(i,j)，其中，(i,j)表示像素位置，n表示图像样本块编号；

所述分类单元用于对得到的所述红外图像块原图Ex_n(i,j)进行逐像素分类，构成目标标注掩码图Label_n(i,j)，其中，对得到的所述红外图像块原图Ex_n(i,j)进行逐像素分类的方法包括：将红外小目标位置处像素置为1，背景位置处的像素置为0；

所述样本库构建单元用于重复所述提取单元和所述分类单元，将获得的所有目标标注掩码图形成红外小目标图像块样本库。

6.根据权利要求4所述的基于组合滤波优化的红外小目标检测系统，其特征在于，所述定位模块包括：滑窗单元、匹配单元、混合单元和分割单元；

所述滑窗单元用于对所述待测试图像从左到右、从上到下依次滑窗遍历选取图像块，其中，所述滑窗的窗口大小为m×m像素，步长为m/2像素；

所述匹配单元用于采用均值哈希算法度量滑窗得到的图像块与所述先验样本数据库中图像块的相似度，在所述先验样本数据库找到与滑窗得到的图像块汉明距离最大的样本图像块，并获取所述样本图像块的滤波权重；

所述混合单元用于对滑窗得到的图像块分别进行中值滤波、最大中值滤波、高斯滤波，得到滤波后结果，将单独滤波的结果根据获得的所述样本图像块的权重系数进行加权融合，最终得到整张图像混合滤波后结果；

所述分割单元用于对所述整张图像混合滤波的结果进行自适应阈值分割，得到红外小目标位置。