[发明专利]一种红外小目标检测方法及装置

说明书

本申请公开了一种红外小目标检测方法及装置，本申请包括粗检和精检两个阶段。在粗检阶段只针对像素子块进行操作，而像素级的操作只在精检阶段才进行使用，这样大大降低了算法的计算量，提升了实时性。采用新的对比度公式，能够准确识别并标记出亮目标、暗目标可能存在的区域，与此同时能够削弱单点噪声、背景边缘的影响；在精检阶段采用多个方向的QDoG滤波器在可疑区域中进行逐像素点滤波，进一步减少背景边缘、单点噪声的影响，从而有效减少虚警率。

技术领域

本申请涉及红外目标检测技术领域，尤其涉及一种红外小目标检测方法及装置。

背景技术

如何在复杂背景下实现对红外小目标的准确、快速检测对军事、国防有着重大的意义，如何提高检测率，降低虚警率一直是红外小目标检测领域的研究热点。近年来，人类视觉体系(HVS)中的局部对比度方法已经被证明能够提升红外图像的对比度，提升检测率，降低虚警率。该类方法大致可以分成三个步骤：首先明确滑窗的大小、形状和滑动的步长，然后从左到右、从上到下的进行滑窗；其次在获得的每一个滑窗中根据对比度公式，计算中心像素点或是中心像素块的对比度，目标是要增强目标区域的像素点的灰度值，降低背景区域、背景边缘区域、单点噪声区域的像素点的灰度值，从而增强了原始红外图像的对比度；最后，所有像素点(像素块)的对比度值组成显著度矩阵，根据目标区域的对比度最大的原理，计算一个阈值，大于阈值的像素点(像素块)就认为是目标区域的像素点(像素块中存在目标区域)。此类方法抓住了目标区域的像素点的灰度值与周围环境中的像素点的灰度值不连续的特征，通过计算对比度增强了原始红外图像的对比度，从而提高红外小目标的检测率和降低虚警率。

而现有技术中需要针对原始红外图像的每个像素点进行操作的，这样就导致了计算量过大，不满足实际应用场景的实时性的要求；并且现有技术虽然能够检测出亮目标和暗目标，但是无法明确哪个是亮目标，哪个是暗目标；另外，现有技术只采用了取均值和取最小对比度值的方法来对单点噪声和背景边缘进行处理，有可能造成较高的虚警率。

发明内容

本申请实施例提供了一种红外小目标检测方法及装置，使得在降低了计算量的同时，能够准确识别并标记出亮目标、暗目标可能存在的区域，并且能够减少背景边缘、单点噪声的影响，从而有效减少虚警率。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种红外小目标检测方法，所述方法包括：

采用滑窗获取原始红外图像的多个子块；

将所述子块作为中心子块，在所述原始红外图像中查找与所述中心子块相邻的多个相邻子块；

分别计算所述中心子块和多个所述相邻子块的灰度值均值；

将所述灰度值均值代入预设第一公式中计算出所述中心子块对应的第一对比度；

将所述第一对比度大于预设第一阈值的所述中心子块定义为可疑亮目标子块，将所述第一对比度小于预设第二阈值的所述中心子块定义为可疑暗目标子块；

将所述可疑亮目标子块和所述可疑暗目标子块分别进行扩展；

对所述可疑亮目标子块和所述可疑暗目标子块进行滤波，得到所述可疑亮目标子块和所述可疑暗目标子块中每个像素点的第二对比度，得到由所述第二对比度构成的所述可疑亮目标子块的第一显著度矩阵和所述可疑暗目标子块的第二显著度矩阵；

分别计算所述第一显著度矩阵和所述第二显著度矩阵的均值和方差，并由预置阈值公式分别求解所述第一显著度矩阵的第三阈值和所述第二显著度矩阵的第四阈值；

获取所述第一显著度矩阵中大于所述第三阈值的所述第二对比度对应的亮像素点，将所述亮像素点及所述亮像素点周围预设范围内的像素点构成的块作为所需的亮小目标；

获取所述第二显著度矩阵中小于所述第四阈值的所述第二对比度对应的暗像素点，将所述暗像素点及所述暗像素点周围预设范围内的像素点构成的块作为所需的暗小目标。