發(fā)布時(shí)間：2019-09-20 19:02

【摘要】：如何在復(fù)雜背景和低信雜比條件下準(zhǔn)確檢測(cè)到小目標(biāo)對(duì)于精確制導(dǎo)武器的發(fā)展和紅外預(yù)警等具有重要意義。為了在復(fù)雜背景條件下提高圖像信雜比并有效地檢測(cè)出小目標(biāo),提出一種基于中心域與鄰域灰度對(duì)比度的紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法。通過(guò)計(jì)算輸入圖像的對(duì)比度圖和顯著度圖,提高了目標(biāo)對(duì)比度同時(shí)抑制背景雜波;在此基礎(chǔ)上自適應(yīng)設(shè)定閾值分離出小目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與傳統(tǒng)LCM(Local Contrast Measure)方法相比,所提出的方法能夠取得更高的檢測(cè)率和較低的虛警率,尤其是對(duì)于復(fù)雜背景下的弱小目標(biāo)檢測(cè),相對(duì)于對(duì)比算法,優(yōu)勢(shì)更明顯。
【圖文】：

，將圖像分為若干塊。如圖1所示，每個(gè)塊包含3×3共9個(gè)子塊，每個(gè)子塊包含3×3共9個(gè)像素。傳統(tǒng)LCM算法中，為了求得響應(yīng)最大值而重復(fù)在多尺度下運(yùn)算，單獨(dú)一子塊像素個(gè)數(shù)最多達(dá)到9×9共81個(gè)。根據(jù)SPIE的建議，小目標(biāo)的尺寸一般不超過(guò)圖像總面積的0.15%[6]，因此，幾乎很少有紅外圖像的小目標(biāo)面積會(huì)達(dá)到9×9個(gè)像素。如果存在面積這么大的“斜目標(biāo)，那么其自身一定可以包含諸如邊緣、角點(diǎn)等圖像信息，從而可以利用其他的檢測(cè)方法來(lái)檢測(cè)。因此，在提出的算法中，每一個(gè)子塊只包含3×3個(gè)像素。圖1在圖像上滑動(dòng)窗口所獲得的圖像塊包含9個(gè)子塊Fig.1Imageblockgainedbyslidingwindowwhichcontains9subblocks每一個(gè)子塊的響應(yīng)值用它的均值來(lái)代表，如下式所示：m(subblock(p,q))=19p+1i=p+1Σq+1j=q+1ΣPix(i,j)(1)式中：p、q為子塊的中心，則對(duì)于圖像塊中的任意一個(gè)子塊mi(i表示子塊的序號(hào))，其響應(yīng)值表示為：mi=m(subblock(pi,qi))(2)式中：pi、qi為第i個(gè)子塊的中心坐標(biāo)。因此，對(duì)于一個(gè)圖像塊的中心塊，其響應(yīng)值表示為m0，鄰域塊整體的響應(yīng)值表示為：

?。因此，當(dāng)窗口滑過(guò)圖像某一位置時(shí)，找出此圖像塊中心塊的亮度最大值Ln，其中n表示窗口滑動(dòng)到第n個(gè)像素時(shí)所得到的第n個(gè)圖像塊。則此圖像塊最終的響應(yīng)值定義為：Cn=Ln×m0m△(4)Cn值越大，表示此處為小目標(biāo)的可能性越大。滑動(dòng)窗口遍歷圖像所有的像素點(diǎn)后，將每一個(gè)像素點(diǎn)用Cn替換得到圖像的對(duì)比度圖C。為了進(jìn)一步提高圖像的信雜比，在得到原有對(duì)比度圖的基礎(chǔ)上，通過(guò)下式求得原圖像的顯著度圖S：S(x,y)=C(x,y)-I(x,y)(5)式中：I(x,y)代表原圖像。圖2展示了4幅不同場(chǎng)景下的紅外圖像，其中圖2(a)是以云為背景的紅外圖像，，圖2(b)是以海天交際為背景的紅外圖像，圖2(c)是弱小目標(biāo)的紅外圖像，圖2(d)是以機(jī)場(chǎng)跑道天空為背景的紅外圖像。圖3展示了圖2所對(duì)應(yīng)的4幅圖像的顯著度圖S，由圖3可以清晰地看出，與原圖像相比，顯著度圖S大幅度提高了原圖像的信雜比，增強(qiáng)了目標(biāo)的同時(shí)也較好地抑制了圖像背景雜波。(a)云為背景(b)海天交際(c)紅外小目標(biāo)(d)機(jī)場(chǎng)天空為背景(a)Cloudasbackground(b)Seaandskyasbackground(c)Infrareddimtarget(d)Airportandskyasbackgroud圖24幅不同場(chǎng)景下的紅外圖像Fig.2Infraredimagesoffourdifferentscenes(a)云為背景(b)海天交際(c)紅外小目標(biāo)(d)機(jī)場(chǎng)天空為背景(a)Cloudasbackground(b)Seaandskyasbackground(c)Infrareddimtarget(d)Airportandskyasbackgroud圖3圖2中紅外圖像所對(duì)應(yīng)的顯著度圖Fig.3SaliencymapscorrespondingtoinfraredimageinFig.21.3紅外小目標(biāo)的提取由獲取到的圖像顯著度圖S可以清晰地看出：圖像的信雜比得到了明顯提升，充分提高了目標(biāo)區(qū)亮度并抑制了背景。因此在顯著度圖S中，亮度?
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所;中國(guó)科學(xué)院光電信息處理實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);航天恒星科技有限公司;
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2538967