专利名称：一种基于局部灰度突变的红外小目标检测方法
一种基于局部灰度突变的红外小目标检测方法技术领域
本发明属于目标检测技术领域，涉及一种红外小目标检测的方法。
技术背景
红外小目标由于目标面积小，对比度低，形态特征弱化，细节特征大部分丧失，背 景图像复杂，目标常淹没其中，成像信噪比低等问题，使得小目标检测变得困难。
目前的解决方法有以下几种①采用自适应Butterworth高通滤波器对红外背景 进行抑制，通过二值化操作在单帧图像中检测出小目标，算法的关键是滤波器截止频率的 选取，不同的图像需要不同的分段线性函数；②针对空中云背景下的小目标，建立相应的图 像模型，通过计算三阶累积量对噪声进行抑制，同时对目标及背景进行分割，主要针对信噪 比较低的图像中小目标的检测；③采用轮廓结构元素形态TOP-Hat算法对单帧红外小目标 进行检测，能够抑制背景杂波并增强目标，但该算法的性能与其中多个参数有关，针对不同 图像，并没有给出相应的选取方法。总之，现有的处理方法对红外图像模型、参数的过分依 赖，导致适应性差。发明内容
为了克服现有红外小目标检测算法的缺陷，本发明提出本一种基于局部灰度突变 的红外小目标检测算法，它利用红外小目标的自身特点，提出局部突变加权信息熵进行背 景抑制，然后采用局部能量法进行目标增强，有效地提高图像的信噪比。
本算法的基本实施过程首先，利用红外小目标的自身特点，提出局部突变加权信 息熵进行背景抑制；然后利用局部能量法进行目标增强；最后采用自适应阈值门限分割检 测出小目标。
基于局部灰度突变的红外小目标检测算法，具体步骤分为三步
步骤一、对原始红外图像的所有像素点进行局部突变加权信息熵预处理对于红 外灰度图像s中每一个像素点(X，y)，记其对应的灰度值为s(x，y)，记其对应的NXN邻域 为M，其中N为大于1的正奇数，记该邻域中有m种灰度值Sl，s2,…，Sm，其中m ( NXN，各 种灰度值对应的概率分布分别为及，C··，&，定义该像素点(x，y)对应的局部突变加权 信息熵值为m
H(x, y) = -Σ (s, - s(x, y)f PSi log Ps:(1)i=\
步骤二、对经过步骤一处理后的图像的所有像素点进行目标增强对每个像素点 (X，y)，其对应的局部能量和G(X，y)为该像素点邻域内所有像素点的局部突变加权信息熵 值H(x，y)的平方和，将每一像素点(X，y)计算得到的G(x，y)更新为该像素点的灰度值， 设得到的图像为A ；
步骤三、自适应阈值分割对于由步骤二得到的图像A，如果某一像素点(X，y)的 灰度值高于自适应阈值门限T，将其灰度值R(x，y)置为1，如果该像素点(x，y)的灰度值低于自适应阈值门限T，则将其灰度值R(x，y)置为0，则目标增强后的图像A在自适应阈值门 限T上的分割结果可以表示为下式
权利要求
1.一种基于局部灰度突变的红外小目标检测算法，其基本实施过程首先，利用红外 小目标的自身特点，提出局部突变加权信息熵进行背景抑制；然后利用局部能量法进行目 标增强；最后采用自适应阈值门限分割检测出小目标。
2.如权利要求1所述的一种基于局部灰度突变的红外小目标检测算法，其特征在于， 其具体步骤分为三步步骤一、对原始红外图像的所有像素点进行局部突变加权信息熵预处理对于红外灰 度图像s中每一个像素点(X，y)，记其对应的灰度值为s (x，y)，记其对应的NXN邻域为M， 其中N为大于1的正奇数，记该邻域中有m种灰度值Sl，s2,…，Sm，其中m彡NXN，各种灰 度值对应的概率分布分别为及，及,···，4，定义该像素点(x，y)对应的局部突变加权信息 熵值为步骤二、对经过步骤一处理后的图像的所有像素点进行目标增强对每个像素点(X， y)，其对应的局部能量和G(x，y)为该像素点邻域内所有像素点的局部突变加权信息熵值 H(x,y)的平方和，将每一像素点(x，y)计算得到的G(x，y)更新为该像素点的灰度值，设得 到的图像为A ；步骤三、自适应阈值分割对于由步骤二得到的图像A，如果某一像素点(X，y)的灰度 值高于自适应阈值门限T，将其灰度值R(x，y)置为1，如果该像素点(x，y)的灰度值低于自 适应阈值门限T，则将其灰度值R(x，y)置为0，则目标增强后的图像A在自适应阈值门限T 上的分割结果可以表示为下式其中，自适应阈值门限T是根据图像的统计特性来设置的，公式如下 T = CkXSNRX σ +m式中m为步骤二中得到的图像A的平均灰度，σ为图像A中各像素点灰度的均方差； CkS调整因子，根据背景复杂程度设定；SNR为图像A的幅值信噪比，其定义如下式中，fm为图像A的灰度最大值；步骤四、确定复杂背景下红外小目标对于灰度值为1的像素点，认为是目标；对于灰 度值为0的像素点，认为是背景或噪声。//(χ，>ο=-Σ (X-S(XJ))2OgAR(x,y) =0-,G(x,y)<T \-G{x,y)>T
全文摘要
为了克服现有红外小目标检测算法对红外图像模型、参数的过分依赖，导致适应性差的缺陷，本发明提出本一种基于局部灰度突变的红外小目标检测算法，它利用红外小目标的自身特点，提出局部突变加权信息熵进行背景抑制，然后采用局部能量法进行目标增强，有效地提高图像的信噪比。
文档编号G06T7/00GK102034239SQ20101058800
公开日2011年4月27日 申请日期2010年12月7日 优先权日2010年12月7日
发明者庞龙, 彭桂花, 陈禾, 龙腾 申请人:北京理工大学