[发明专利]一种单像素红外目标检测方法

说明书

本发明提供一种单像素红外目标检测方法，将所述对比度图M与差值图像B进行点乘操作，从而获取增强滤波图像H，这种高频增强方法能够对单像素红外目标进行增强，提高单像素目标与背景的对比度，进而有效降低单像素目标检测的虚警率。

技术领域

本发明属于红外目标检测技术领域，尤其涉及一种单像素红外目标检测方法。

背景技术

随着红外成像器技术的迅速发展，红外成像系统被广泛应用在目标探测、防空预警、安全监控等军事或民用领域，具有良好的隐蔽性、较强的抗干扰性能等优点。作为红外预警等领域的一项关键技术，红外弱小目标检测是一个重要的研究方向，其难点问题在于：1)目标微弱且不存在纹理信息导致检测准确率低；2)背景噪声干扰导致检测虚警率高。上述问题对红外弱小目标精确检测带来严峻挑战。

在红外弱小目标检测领域里，主要包括三类方法：一类是基于滤波的经典方法，比如Top-hat滤波、高通滤波、匹配滤波等，该类方法易受背景干扰，产生大量虚警；一类是基于多显著图提取与融合的方法，该类方法利用图像灰度、梯度方向、变换域分析等多种特征建立多个视觉显著图，并提出显著图融合策略以实现目标提取，该类方法计算复杂度高，无法实时处理；一类是基于人类视觉系统的方法，利用目标与背景的灰度差异建立局部对比度模型，同时进行目标增强和背景抑制，利用对比度模型和自适应阈值分割策略实现红外目标检测，包括LCM、MPCM等方法。但是，上述所有方法对仅占有一个像素的红外目标均无法检测。

在红外探测或预警等系统中，旨在捕获距离尽可能远的目标。像素是红外成像器的最小成像单元，所以单像素红外目标检测具有重要意义。基于人类视觉系统的若干方法在目标检测过程中，采用中值滤波等方式对噪声进行滤除，消除噪声的同时对目标进行了平滑，导致在后续目标增强与提取过程中无法区分目标和背景，故无法实现单像素红外目标检测。因此，单像素红外目标检测的难点问题在于：1)成像器噪声或盲元灰度值高于目标像素，造成极大干扰；2)目标极微弱，信噪比极低，几乎淹没在背景中。由以上两个技术难点可知，现有的单像素红外目标检测方法虚警率较高。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种单像素红外目标检测方法，能够提高单像素目标与背景的对比度，有效降低单像素目标检测的虚警率。

一种单像素红外目标检测方法，包括以下步骤：

获取红外图像的对比度图M；

获取对比度图M与其滤波图像M_F各像素点的像素差值，其中，滤波图像M_F为对比度图M进行高斯滤波后获取的图像；如果所述像素差值不小于1，则保留所述像素差值，如果所述像素差值小于1，则将所述像素差值替换为1，从而获取差值图像B；

将所述对比度图M与差值图像B进行点乘操作，得到增强滤波图像H，所述增强滤波图像H中像素值大于设定阈值Th的像素点，为单像素红外目标。

进一步地，所述获取红外图像的对比度图M之前，所述方法还包括：

获取原始红外图像像素点(i,j)的邻域灰度比ratio(i,j)，如果邻域灰度比ratio(i,j)在预设范围，则保留像素点(i,j)的像素值，如果邻域灰度比ratio(i,j)不在预设范围，则将像素点(i,j)的像素值更新为以像素点(i,j)为中心进行中值滤波的结果，得到更新后的红外图像。

进一步地，所述获取原始红外图像像素点(i,j)的邻域灰度比ratio(i,j)包括以下步骤：

分别获取像素点(i,j)的灰度值I_cen、像素点(i,j)的四邻域点的平均灰度值I₄以及像素点(i,j)的八邻域点的平均灰度值与四邻域点的平均灰度值的差值I₈；

将像素点(i,j)的灰度值I_cen的对数值与所述平均灰度值I₄的对数值作差，获取第一差值；