[发明专利]一种长波红外弱小目标检测识别方法

说明书

本发明提供了一种长波红外弱小目标检测识别方法。通过本发明的技术方案，结合平台运动特性以及目标大小、辐射强度、运动速度、探测器缺陷及噪声水平等先验特性信息设计相关的阈值参数，可实现长波红外弱小目标的检测与识别。算法通过灰度带通滤波进行背景噪声估计，可降低极值点对背景噪声估计的影响，提升红外探测的灵敏度；采用目标运动速度、像素大小、目标位置、存活概率等多维特征信息，可有效抑制探测器亮元、暗元、死元、闪元的干扰，实现弱小目标在强干扰条件下的识别。

技术领域

本申请涉及目标探测与告警技术领域，具体涉及一种长波红外弱小目标检测识别方法。

背景技术

红外预警系统图像的背景杂波多，场景复杂，给小目标检测带来很大的挑战。而长波红外探测器技术相对于中波探测器而言，技术难度更高，探测器的亮元、死元、盲元、闪元、暗电流噪声更大，制约了长波红外探测系统性能。

目前长波红外探测技术在面对深空背景探测时，有以下问题待解决：1)盲元、闪元、暗电流噪声较大；2)虚警率高。综上所述，实现盲闪元干扰背景下的弱小目标检测识别，在保证高探测率的同时降低虚警率，是迫切需要解决的技术问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了一种长波红外弱小目标检测识别方法，该方法针对探测器噪声干扰条件下的弱小目标探测识别问题，通过从图像中检测出多个侯选目标，再从中识别出真正的目标，并给出目标的角度脱靶量，以实现目标的检出与识别。

本发明所采用的技术方案如下：

一种长波红外弱小目标检测识别方法，该方法包括如下步骤：

步骤1、连通域标记提取候选目标数据；

步骤2、重复步骤1，进行数据积累，积累N帧候选目标数据；

步骤3、积累至第N+1帧数据，根据积累的目标数据执行决策判断以进行真假识别；

步骤4、根据真假识别结果进行判断，如果符合决策判据，则进入跟踪阶段，并输出目标的位置信息；如果不符合决策判据，则积累的N帧数据清零，返回步骤1；

步骤5、跟踪阶段执行虚检处理，如果发现存在虚检，则执行跟踪退出操作，积累的N帧数据清零，返回步骤1，否则持续进入跟踪阶段。

进一步的，步骤5中执行跟踪退出操作的条件包括如下任意一个：

退出条件一：如果目标K帧连续不运动，则闪元被检测为目标，执行跟踪退出操作；

退出条件二：如果所述跟踪阶段中的目标面积小于给定阈值，则执行跟踪退出操作；

退出条件三：如果所述跟踪阶段中的目标存活概率小于给定阈值，则执行跟踪退出操作；

退出条件四：如果所述跟踪阶段中目标面积大于给定阈值，则执行跟踪退出操作。

进一步的，步骤3中根据积累的目标数据执行决策判断，具体包括：

第N+1帧对前N帧数据进行距离匹配，找出距离最近的目标，标记为同一个目标，计算所述同一个目标帧间的运动值、平均面积、平均灰度，利用预设的假目标判断阈值进行假目标剔除，筛选确认出真目标；

其中，所述运动值包括两种运动值，一种是绝对运动值，一种是相对运动值。绝对运动值为去除平台自身晃动导致的目标位置变化，只包含目标沿垂直光轴面运动导致的目标在图像中的位置变化。相对运动值耦合了探测平台自身的姿态运动带来的目标在图像中的位置变化，为第N+1帧目标位置坐标与前N帧位置坐标差。

进一步的，在步骤1中，连通域标记提取候选目标数据，具体包括：