[发明专利]一种基于纹理显著性的微光图像目标检测方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于纹理显著性的微光图像目标检测方法。

背景技术

微光技术是夜视技术的重要组成部分，微光成像系统利用夜天光的自然辐射和物体的反射在像增强器的作用下得到图像，提高了人眼在微弱光照条件下的观察能力。然而与一般可见光图像不同，它是经过多次光电转换和电子倍增而形成的，具有对比度低、信噪比低、灰度级有限等特征。这些特征使得微光图像目标受噪声干扰大，与周围环境对比度较低，目标显著性不明显，目标的自动探测难度较大。随着军事自动化水平要求的不断提高，夜视目标的自动检测与识别显得尤为重要，研究适合夜视目标的探测的技术是当前亟待解决的问题。

视觉注意机制可以将人类注意快速指向复杂场景中的重要或感兴趣目标。视觉注意机制实现有选择性地获取所探测目标的显著信息，将有限的硬件资源优先分配给那些容易引起注意的区域，提高了目标检测的效果和响应速度。

视觉显著性是一个广义的术语，当场景的特定区域具有被预先注意到的独特性质，并能够在人类初级视觉阶段产生特定形式的重要视觉刺激时，认为这个特定区域具有视觉显著性。视觉感受上在粗糙背景下光滑物体将会吸引人的注意力。

微光图像细节性丰富，保持了较好的纹理结构。微光图像的应用背景往往是野外军事目标探测，非自然物体，如人、车辆、人造建筑是所要探测的目标。这些目标纹理粗糙度显然与自然场景如树木、草地、山石不同，前者表面在视觉感受上趋于平滑，后者较为粗糙。相对于其他低级视觉特征，纹理粗糙度特征是微光图像更具有显著性的视觉特征，可以利用粗糙度特征进行微光图像的显著性计算。

利用视觉显著性进行目标检测成为近年来的研究热点，其中最为著名的Itti显著性算法及Walther目标检测方法。现有方法主要通过颜色、亮度等特征的显著性进行目标检测。然而由于微光图像无彩色信息，对比度低，这些方法应用于微光图像目标检测，往往击中率较低，虚警率较大，目标轮廓性较差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种目标轮廓性好、击中率高的基于纹理显著性的微光图像自动探测方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：

一种基于纹理显著性的微光图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：按如下方法提取图像粗糙度特征图：

1.1计算图像中大小为4k×4k活动窗口中像素的平均灰度值，

Ak(x,y)=Σi=x-2kx+2k-1Σj=y-2ky+2k-1f(i,j)/(4k)2---(1)]]>

其中，式中，k＝1,2,…,L_max；L_max为k的最大值,；(i,j)为像数点坐标；f(i,j)是位于(i,j)的像素灰度值；当k＝0时，取窗口尺寸大小为3×3；(x,y)为各平均灰度图A_k的坐标；