[发明专利]红外弱小目标分割方法、设备及介质

说明书

本发明公开了一种红外弱小目标分割方法、设备及介质，属于图像处理领域，包括步骤：S1，计算红外图像统计直方图，做直方图变换处理，滤除图像中的极值噪声点，得到预处理图像；S2，通过伪二维CFAR处理计算红外图像的局部背景均值；S3，将预处理后的红外图像按行、列两种方向减去局部背景均值得到各像素点的局部能量值，得到图像能量分布图；S4，对图像能量分布图，用滑窗来获取局部阈值以完成自适应阈值获取；S5，根据得到的局部阈值对图像进行目标分割，获得分割结果。本发明可以提高红外小弱目标检测概率、可靠性和实时性。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，更为具体的，涉及一种红外弱小目标分割方法、设备及介质。

背景技术

红外目标检测，作为红外探测系统的关键技术之一，是一种具有良好隐身性能和抗干扰能力的无源被动探测技术，已广泛应用于国防军事领域。目标分割作为目标检测的一项重要环节，强烈影响红外目标检测效果。由于红外辐射的能量在距离上衰减显著且红外目标对比度和信噪比较低，红外小目标很容易淹没在背景杂波和传感器噪声中。此外，考虑到应用场景的限制，探测系统的计算资源往往有限，同时要求算法满足实时性。如何在复杂背景中快速可靠的分割出红外弱小目标是红外目标探测工程应用中一个亟待解决的问题，该问题的解决可提高作战距离、缩短反应时间，对提高己方生存概率具有重要意义。

目前，红外目标分割方法大多还是从可见光图像处理技术发展而来，专门针对红外弱小目标的分割方法还是比较少。研究人员针对可见光的目标分割提出了很多方法，主要归为：基于边缘分割方法、基于阈值分割方法、基于图论分割方法以及近年来提出的基于神经网络的分割方法等。

鉴于红外弱小目标存在边缘模糊、形状纹理缺乏、对比度低等特点并需满足探测系统实时性的要求，工程实用的红外弱小目标检测方法研究仍然值得关注。综合方法适应性和计算量的考量，基于阈值的分割在复杂背景下的红外弱小目标检测中仍是一个重要且具有挑战性的课题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种红外弱小目标分割方法、设备及介质，提高红外小弱目标检测概率、可靠性和实时性等。

本发明的目的是通过以下方案实现的：

一种红外弱小目标分割方法，包括步骤：

S1，计算红外图像统计直方图，做直方图变换处理，滤除图像中的极值噪声点，得到预处理图像；

S2，通过伪二维CFAR处理计算红外图像的局部背景均值；

S3，将预处理后的红外图像按行、列两种方向减去局部背景均值得到各像素点的局部能量值，得到图像能量分布图；

S4，对图像能量分布图，用滑窗来获取局部阈值以完成自适应阈值获取；

S5，根据得到的局部阈值对图像进行目标分割，获得分割结果。

进一步地，在步骤S1中，所述变换处理包括线性拉伸。

进一步地，在步骤S2中，包括子步骤：先对图像进行水平方向上的类CFAR计算获取行局部背景均值，再进行竖直方向上的类CFAR计算获取列局部背景均值，所用公式为：

其中，为点的局部背景均值，X_p/Y_p为行/列方向上以点为中心的滑框内N个有效像素点的灰度均值，为水平/竖直框内第个有效像素点的等效灰度值。

进一步地，在步骤S3中，包括子步骤：对预处理后的红外图像灰度值减去图像局部背景均值的差值取绝对值得到该点的方差，基于该方差得到图像的能量分布图，计算公式为：