[发明专利]用于反无人机红外探测系统的弱小目标检测方法和装置

权利要求书

1.一种用于反无人机红外探测系统的弱小目标检测方法，其特征在于，包括步骤：

S1，读取一帧原始红外图像；

S2，基于内窗-外窗的图像修补，并结合滑窗重建出背景图像；

S3，利用原始红外图像减去背景图像，得到包含弱小目标的残差图像；

S4，利用阈值分割方法将残差图像中候选弱小目标的像素点区域分割出来，作为候选弱小目标区域；

在步骤S4中，所述阈值分割方法采用如下公式：

T₁＝mean₁+k₁·σ₁，

式中，mean₁为步骤S3得到的残差图像的均值，σ₁为步骤S3得到的残差图像的方差，k₁为常数，k₁取值范围为3到10；当残差图像中像素值大于T₁时，记为候选弱小目标区域；

S5，以候选弱小目标像素区域为掩码，利用基于掩码的图像修补，只对候选目标像素点区域进行背景重建，得到最终的红外图像的背景重建图；在步骤S5中，将候选弱小目标区域挖掉，采用基于掩码的图像修补重建出背景图像；所述基于掩码的图像修补重建出背景图像包括子步骤：当原始图像像素为候选弱小目标区域像素时，标记为1；其它原始图像像素点的掩码标记为0；当计算某个候选目标像素点的背景灰度值时，首先取该像素点的某个邻域窗口；然后，计算该邻域窗口内所有背景像素的平均值，得到该候选目标像素点的背景灰度估计值；且每计算一个候选目标区域像素点的灰度值，都更新到原红外图像的背景部分，再进行下一个候选目标区域像素点的背景灰度估计；

S6，再次利用原始红外图像减去重建出的最终背景图像，得到包含弱小目标的目标显著图；

S7，再次利用阈值分割方法将弱小目标从目标显著图中分割出来，并输出弱小目标信息；

在步骤S7中，所述阈值分割方法采用如下公式：

T₂＝k₂·max

式中，max为步骤S6得到目标显著图的最大值，k₂取值范围为[0.3,0.9]；当目标显著图中像素灰度值大于T₂时为标记为目标像素。

2.根据权利要求1所述的用于反无人机红外探测系统的弱小目标检测方法，其特征在于，在步骤S2中，包括子步骤：采用从上到下、从左到右的顺序，将原始红外图像中的像素点挖掉，再利用其外窗中所有除了内窗的像素点灰度值，重建出该点的背景估计值。

3.根据权利要求1或2任一所述的用于反无人机红外探测系统的弱小目标检测方法，其特征在于，在步骤S2中，内窗-外窗大小组合包括3*3、5*5，或者3*3、7*7，或者5*5、7*7。

4.根据权利要求1所述的用于反无人机红外探测系统的弱小目标检测方法，其特征在于，

在步骤S5中，选取邻域窗口大小为5*5、7*7、9*9像素。

5.一种用于反无人机红外探测系统的弱小目标检测装置，其特征在于，包括可读存储介质和程序，当程序在所述可读存储介质中运行时，实现如权利要求1～4中任一所述方法。