一種面向多目標的紅外暗弱動目標增強方法技術

本發明專利技術提供一種面向多目標的紅外暗弱動目標增強方法，涉及圖像處理技術領域。該面向多目標的紅外暗弱動目標增強系統，包括輸入序列圖像，所述輸入序列圖像連接有空域增強，所述空域增強連接有時域平均去噪，所述時域平均去噪連接有閥值分割；所述閥值分割連接有條紋檢測，所述條紋檢測連接有開窗，所述開窗連接有光流檢測，所述光流檢測連接有3D卷積，所述3D卷積連接有輸出局部增強圖像。本發明專利技術提供一種面向多目標的紅外暗弱動目標增強方法，本方法通過結合空域和時域信息，對低信噪比條件下的連續多幀圖像進行預處理，實現了視場中個數未知、坐標未知、運動參數未知的多目標定位并且提升了圖像總體信噪比，也大大減少了全局搜索的計算量。索的計算量。索的計算量。

【技術實現步驟摘要】
一種面向多目標的紅外暗弱動目標增強方法


[0001]本專利技術涉及圖像處理
，具體為一種面向多目標的紅外暗弱動目標增強方法。

技術介紹

[0002]隨著人類航天活動的增多，天基紅外目標搜索和跟蹤技術在軍事和民用領域的應用也越來越廣泛，其主要任務是對目標進行分析和識別，這首先需要探測到圖像中的所有目標。一方面，由于成像距離遠，空間目標通常表現為幾個到十幾個像素的點目標形態，并且強度較弱，使其紅外圖像的信噪比較低。此外，紅外探測系統固有的不足及深空環境中存在的干擾也會影響成像效果，增加了目標探測的難度。另一方面，多個目標同時出現在視場中時，由于其數量未知，并且運動狀態不同，使得對其同時探測變得十分困難。因此，為了提高圖像總體信噪比并進一步提高天基紅外目標探測技術的探測能力，對紅外圖像中的暗弱動目標進行增強并實現其對多目標情況的適應性成為解決上述問題的關鍵。
[0003]現有的紅外目標增強方法主要分為兩類：通過處理背景來間接增強目標和直接對目標進行增強。
[0004]通過處理背景來間接增強目標的方法主要基于紅外圖像的背景特性，一般分為空域處理和變換域處理兩種類型。空域背景抑制方法包括直方圖均衡、灰度線性變換及二維最小均方濾波、最大均值濾波和最大中值濾波、巴特沃斯高通濾波、形態學濾波算法。變換域背景抑制方法包括理想高通濾波、巴特沃斯高通濾波和高斯高通濾波傳統頻域濾波以及小波變化及其擴展變換
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脊波變換、曲波變換、輪廓波變換算法。這些方法具有計算量小、易于工程實現的優點，并且只考慮背景特性，使其能夠適應多目標情況，但是處理后會殘留大量噪聲。
[0005]直接對目標進行增強的方法主要基于目標特性，包括基于目標強度屬性、梯度屬性和基于目標類高斯形狀的單幀方法，以及基于目標運動特性的多幀方法。基于目標強度屬性和梯度屬性的方法例如基于粗糙集理論的目標增強算法，對于信噪比很低的圖像效果十分有限。基于目標類高斯形狀的方法例如基于人類視覺特性(HVS)的目標增強算法未考慮全局背景的干擾。并且這些單幀方法一旦處理不當會使目標點被誤認為背景或是噪聲而被去除，導致在后續的處理中難以恢復。基于目標運動特性的多幀方法充分利用了幀間相關性和目標運動的連續性，較以上算法性能都要好，但是此類算法通常需要對目標的運動狀態進行假設，難以適應實際場景中運動狀態不同的目標同時出現的情況。
[0006]綜上，目前通過背景抑制間接增強目標的方法、基于目標特性的單幀增強方法在低信噪比條件下性能下降，而基于目標運動特性的多幀增強方法大多不能應對多目標情況。因此，亟需設計一種適用于低信噪比條件的面向多目標的紅外暗弱動目標增強方法、系統。
[0007]通過上述分析，現有技術存在的問題及缺陷為：
[0008](1)傳統的紅外目標增強方法中，通過背景抑制間接增強目標的方法，處理后會殘
留大量噪聲，并且對于深空背景，所用的背景信息較少，此類方法不適用于空間目標的增強。
[0009](2)直接對目標進行增強的單幀方法中，基于目標強度屬性、梯度屬性的方法由于目標強度的微弱性難以實現，基于目標類高斯形狀的方法由于點目標缺乏紋理信息容易失效。并且單幀的方法一旦處理不當會使目標點被誤認為背景或是噪聲而被去除，導致在后續的處理中難以恢復。
[0010](3)直接對目標進行增強的多幀方法利用了目標的時空特性，具有較好的性能，但是此類算法通常需要對目標的運動狀態進行假設并通過最優化達到增強的目的，難以適用于視場中運動狀態不同的多個目標同時出現的情況。

技術實現思路

[0011](一)解決的技術問題
[0012]針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種面向多目標的紅外暗弱動目標增強方法，解決了現有的處理方法會殘留較大的噪聲，目標強度的微弱性難以實現，難以適用于視場中運動狀態不同的多個目標同時出現情況的問題。
[0013](二)技術方案
[0014]為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：一種面向多目標的紅外暗弱動目標增強系統，包括輸入序列圖像，所述輸入序列圖像連接有空域增強，所述空域增強連接有時域平均去噪，所述時域平均去噪連接有閥值分割；
[0015]所述閥值分割連接有條紋檢測，所述條紋檢測連接有開窗，所述開窗連接有光流檢測，所述光流檢測連接有3D卷積，所述3D卷積連接有輸出局部增強圖像。
[0016]優選的，所述空域增強包括能量收集和最大值濾波。
[0017]一種面向多目標的紅外暗弱動目標增強方法，具體包括以下步驟：
[0018]S1.空域濾波除盲元
[0019]對每幀圖像在m
×
m鄰域內收集能量并去除孤立且明亮的像素點，隨后進行n
×
n鄰域的最大值濾波，通過空域增強放大目標的強度以及尺寸，同時去除圖像中大部分盲元；
[0020]S2.時域平均
[0021]對序列中連續K幀圖像做時域平均，減少隨機噪聲的干擾；
[0022]S3.進行開窗
[0023]通過閾值分割和連通域檢測確定目標的個數并得到目標粗定位，在此基礎上進行開窗；
[0024]S4.估計速度和方向
[0025]分別在每個窗口內使用光流法估計出該窗口內目標在相鄰幀的運動速度和方向；
[0026]S5.3D卷積
[0027]由步驟S4的信息確定對應不同目標的卷積核參數，對序列圖像中各目標所在區域進行3D卷積，實現多個目標的增強。
[0028]優選的，所述步驟S1中濾波除盲元可為后續處理奠定基礎。
[0029]優選的，所述步驟S5中3D卷積可實現多個目標的增強，提升圖像總體信噪比。
[0030](三)有益效果
[0031]本專利技術提供了一種面向多目標的紅外暗弱動目標增強方法。具備以下有益效果：
[0032]本專利技術提供了一種面向多目標的紅外暗弱動目標增強方法，本專利技術通過結合空域和時域信息，對低信噪比條件下的連續多幀圖像進行預處理，實現了視場中個數未知、坐標未知、運動參數未知的多目標定位，并且基礎上進行窗口內的稀疏光流檢測，能夠確定目標各自的運動信息，從而結合3D卷積實現了多目標的自適應能量累積，提升了圖像總體信噪比，同時本專利技術在預處理中的多目標定位，降低了多目標情況下的漏檢、錯檢概率，而后續采取的開窗操作，也大大減少了全局搜索的計算量；
[0033]作為本專利技術的權利要求的創造性輔助證據，還體現在以下幾個重要方面：
[0034](1)本專利技術的技術方案轉化后的預期收益和商業價值為：天基目標監視系統可以實時掌握和感知空間目標態勢，必要時對危險目標及時作出反應，在軍事上有著極其重要的應用價值。本專利技術所提出的多目標增強技術將大大提高紅外探測系統的探測能力和探測距離，為我國未來的空間目標探測體系的建設提供了重要的技術支撐。此外，該技術也可被廣泛應用于衛星大氣紅外云圖分析、空間遙感、紅外醫療圖像病理分析、飛機拍攝地面紅外圖像地質分析、城市紅外污染分析和海面人員搜救本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種面向多目標的紅外暗弱動目標增強系統，包括輸入序列圖像，其特征在于：所述輸入序列圖像連接有空域增強，所述空域增強連接有時域平均去噪，所述時域平均去噪連接有閥值分割；所述閥值分割連接有條紋檢測，所述條紋檢測連接有開窗，所述開窗連接有光流檢測，所述光流檢測連接有3D卷積，所述3D卷積連接有輸出局部增強圖像。2.根據權利要求1所述的一種面向多目標的紅外暗弱動目標增強系統，其特征在于：所述空域增強包括能量收集和最大值濾波。3.一種面向多目標的紅外暗弱動目標增強方法，其特征在于，具體包括以下步驟：S1.空域濾波除盲元對每幀圖像在m
×
m鄰域內收集能量并去除孤立且明亮的像素點，隨后進行n
×
n鄰域的最大值濾波，通過空域增強放大目標的...

【專利技術屬性】
技術研發人員：饒鵬，張雨鈳，陳忻，
申請(專利權)人：中國科學院上海技術物理研究所，
類型：發明
國別省市：