[发明专利]一种密集恒星背景的弱小目标检测方法及装置

摘要

本发明公开了一种密集恒星背景的弱小目标检测方法，属于图像处理领域，其主旨在于解决恒星背景的大视场、高探测能力条件下的弱小目标检测问题，其首先采用帧间配准差分削弱恒星干扰，然后采用简单高效的自适应均值+K倍方差的方法进行图像分割；再采用二值统计滤波进行目标聚类和去除孤立噪声点；然后用线段标记得到目标位置、大小、灰度和外接矩形等特征；利用帧间位置相关的方法提取静止目标(同时去除未差分干净的恒星边缘和双星边缘)；利用基于逻辑的最近邻方法进行航迹检测，最终实现弱小目标的检测。通过一系列预处理后，送给航迹关联的候选目标少，一般控制在几个至十几个左右，因此航迹关联效率高，目标检测效率高。

主权项

一种适用于密集恒星背景的弱小目标检测方法，其特征在于步骤如下：步骤(1)、差分：接收序列图像，进行帧间配准差分；步骤(2)、图像分割：采用m+kσ门限计算方法对图像进行分割，m是全图均值，σ是全图的均方差，k为经验值，k取值范围为3.0‑7.0；步骤(3)、目标聚类：对步骤(2)图像分割后的二值图像逐像素统计N×N邻域内目标像素个数，当其大于C时，该像素代表的是目标，予以保留，否则剔除掉该像素；表示为：$B^{\′}(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}1& if\underset{(x,y)\∈(N\×N)}{\Σ}B(x,y)\>C\\ 0& else\end{array}\right.$其中，B(x,y)表示二值化后的图像，B'(x,y)为目标聚类后的二值图像，N×N表示当前像素的邻域，C＝3；步骤(4)、目标标记：使用线段标记的方法，得到目标的大小、灰度及目标各像素的位置坐标；步骤(5)、静止目标检测：静止目标定义为在图像上表现为帧间位置变化很小的目标；步骤(6)、双星去除：去除步骤(5)中被检测为静止目标的恒星边缘；步骤(7)、航迹检测：使用基于逻辑最近邻的航迹检测方法检测目标轨迹，确认真正的目标。