一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取裝置及方法
【專利摘要】本發(fā)明一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取裝置及方法，包括圖像配準(zhǔn)模塊、背景雜波抑制模塊、點(diǎn)目標(biāo)提取模塊；圖像配準(zhǔn)模塊對(duì)待處理紅外序列圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)后的紅外序列圖像；背景雜波抑制模塊對(duì)配準(zhǔn)后的紅外序列圖像進(jìn)行背景雜波抑制；點(diǎn)目標(biāo)提取模塊對(duì)背景雜波抑制后的紅外序列圖像進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)疊加，得到信噪比增強(qiáng)的點(diǎn)目標(biāo)。本方法可以提高紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)信噪比，增大探測(cè)概率。
【專利說明】一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取裝置及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于紅外圖像處理領(lǐng)域，涉及一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取裝置及其方法。該裝置基于圖像子塊區(qū)域匹配配準(zhǔn)技術(shù)，通過時(shí)域?yàn)V波方法抑制紅外圖像系統(tǒng)背景雜波，采用多幀疊加的方法，實(shí)現(xiàn)沿著目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡信號(hào)能量的積累，達(dá)到提高點(diǎn)目標(biāo)信噪比的目的，進(jìn)而提取點(diǎn)目標(biāo)。使用該方法可以提高紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)信噪比，增大探測(cè)概率。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，圖像中低信噪比點(diǎn)目標(biāo)的檢測(cè)問題一直是光學(xué)和紅外圖像領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。所謂點(diǎn)目標(biāo)，是指當(dāng)成像系統(tǒng)與目標(biāo)相距較遠(yuǎn)時(shí)，盡管目標(biāo)自身的直徑可能很大，但是在成像平面內(nèi)占有像素?cái)?shù)目較少的目標(biāo)。這個(gè)問題起源于遠(yuǎn)距離搜索與監(jiān)視，如用CCD寬視場(chǎng)望遠(yuǎn)鏡搜索或跟蹤天空中的流星、衛(wèi)星或其他運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，用機(jī)載或星載紅外搜索跟蹤系統(tǒng)搜索遠(yuǎn)距離目標(biāo)等。光學(xué)傳感器是被動(dòng)傳感器，在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中具有較強(qiáng)的生命力，但其作用距離較短，而研究低信噪比圖像中點(diǎn)目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)及跟蹤算法，可以實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展其作用距離的目的。
[0003]隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，研究人員意識(shí)到，要在惡劣的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)，可以用圖像處理技術(shù)將圖像數(shù)據(jù)疊加，起到對(duì)目標(biāo)能量積累的效果，從而提高圖像信噪比。進(jìn)一步的分析表明:由兩幅圖像精確配準(zhǔn)所疊加的合成圖像上，目標(biāo)所占像元上的光電信號(hào)被疊加到2倍，然而噪聲只占像元數(shù)值的極小一部分，并且具有隨機(jī)誤差的特點(diǎn)，也就是說探測(cè)器上的噪聲不會(huì)在精確對(duì)應(yīng)的像元上發(fā)生相加，再考慮到預(yù)警觀測(cè)時(shí)，CCD的曝光時(shí)間很短，因此相應(yīng)的噪聲遠(yuǎn)沒有達(dá)到飽和程度(需幾小時(shí)才飽和)。所以疊加后的合成圖像能只使信號(hào)疊加而對(duì)噪聲不增加，也即信噪比顯著提高。
[0004]目前低信噪比小目標(biāo)檢測(cè)的主要困難在于:在低信噪比下，目標(biāo)極易被噪聲所淹沒，單幀圖像處理已不能實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的可靠檢測(cè)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明所要解決的問題是:克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取裝置及其方法，提高了目標(biāo)信噪比。
[0006]本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取裝置，包括圖像配準(zhǔn)模塊、背景雜波抑制模塊、點(diǎn)目標(biāo)提取模塊；圖像配準(zhǔn)模塊對(duì)待處理紅外序列圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)后的紅外序列圖像；背景雜波抑制模塊對(duì)配準(zhǔn)后的紅外序列圖像進(jìn)行背景雜波抑制；點(diǎn)目標(biāo)提取模塊對(duì)背景雜波抑制后的紅外序列圖像進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)疊加，得到信噪比增強(qiáng)的點(diǎn)目標(biāo)。
[0007]所述的圖像配準(zhǔn)模塊包括圖像匹配單元以及圖像重采樣單元；圖像匹配單元獲得待處理紅外序列圖像中的同名特征；圖像重采樣單元根據(jù)圖像匹配單元獲得的同名特征對(duì)圖像重采樣得到配準(zhǔn)圖像。[0008]所述的背景雜波抑制模塊，包括圖像背景雜波提取單元以及背景雜波抑制單元；圖像背景雜波提取單元提取配準(zhǔn)后的紅外序列圖像的背景雜波；背景雜波抑制單元對(duì)配準(zhǔn)后的紅外序裂圖像進(jìn)行背景雜波抑制。
[0009]所述的點(diǎn)目標(biāo)提取模塊包括候選點(diǎn)目標(biāo)探測(cè)單元、軌跡預(yù)測(cè)判別單元以及圖像疊加單元；候選點(diǎn)目標(biāo)探測(cè)單元提取背景雜波抑制后的紅外序列圖像中一幀圖像中的待探測(cè)點(diǎn)目標(biāo)候選點(diǎn)集；軌跡預(yù)測(cè)判別單元對(duì)待探測(cè)點(diǎn)目標(biāo)候選點(diǎn)集中的點(diǎn)目標(biāo)在其他幀背景雜波抑制后的紅外序列圖像中的位置進(jìn)行判別；圖像疊加單元找到待探測(cè)點(diǎn)目標(biāo)候選點(diǎn)集中的點(diǎn)目標(biāo)在其他幀背景雜波抑制后的紅外序列圖像中的位置，并將這些位置的灰度值疊加到這個(gè)點(diǎn)目標(biāo)上。
[0010]一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取方法，包括以下步驟:
[0011]1)對(duì)待處理的k幀紅外序列圖像按照成像時(shí)間記為n1、n2...nk，圖像配準(zhǔn)模塊對(duì)待處理的k幀紅外序列圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)后的紅外序列圖像
[0012]n1'...nk';
[0013]2)背景雜波抑制模塊對(duì)配準(zhǔn)后的紅外序列圖像進(jìn)行背景雜波抑制；
[0014]3)點(diǎn)目標(biāo)提取模塊對(duì)步驟2)獲得的背景雜波抑制后的紅外序列圖像進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)疊加，得到信噪比增強(qiáng)的點(diǎn)目標(biāo)。
[0015]所述的步驟I)中圖像配準(zhǔn)模塊對(duì)待處理的k幀紅外序列圖像進(jìn)行配準(zhǔn)的具體方法為:
[0016]11)對(duì)相鄰圖像進(jìn)行配準(zhǔn)；
[0017]111)將nk幀和nk-1幀圖像分別等分成A個(gè)矩形子塊，并分別獲得nk幀和nk-1幀圖
像中每個(gè)子塊的熵
【權(quán)利要求】
1.一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取裝置，其特征在于:包括圖像配準(zhǔn)模塊、背景雜波抑制模塊、點(diǎn)目標(biāo)提取模塊；圖像配準(zhǔn)模塊對(duì)待處理紅外序列圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)后的紅外序列圖像；背景雜波抑制模塊對(duì)配準(zhǔn)后的紅外序列圖像進(jìn)行背景雜波抑制；點(diǎn)目標(biāo)提取模塊對(duì)背景雜波抑制后的紅外序列圖像進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)疊加，得到信噪比增強(qiáng)的點(diǎn)目標(biāo)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取裝置，其特征在于:所述的圖像配準(zhǔn)模塊包括圖像匹配單元以及圖像重采樣單元；圖像匹配單元獲得待處理紅外序列圖像中的同名特征；圖像重采樣單元根據(jù)圖像匹配單元獲得的同名特征對(duì)圖像重采樣得到配準(zhǔn)圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取裝置，其特征在于:所述的背景雜波抑制模塊，包括圖像背景雜波提取單元以及背景雜波抑制單元；圖像背景雜波提取單元提取配準(zhǔn)后的紅外序列圖像的背景雜波；背景雜波抑制單元對(duì)配準(zhǔn)后的紅外序裂圖像進(jìn)行背景雜波抑制。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取裝置，其特征在于:所述的點(diǎn)目標(biāo)提取模塊包括候選點(diǎn)目標(biāo)探測(cè)單元、軌跡預(yù)測(cè)判別單元以及圖像疊加單元；候選點(diǎn)目標(biāo)探測(cè)單元提取背景雜波抑制后的紅外序列圖像中一幀圖像中的待探測(cè)點(diǎn)目標(biāo)候選點(diǎn)集；軌跡預(yù)測(cè)判別單元對(duì)待探測(cè)點(diǎn)目標(biāo)候選點(diǎn)集中的點(diǎn)目標(biāo)在其他幀背景雜波抑制后的紅外序列圖像中的位置進(jìn)行判別；圖像疊加單元找到待探測(cè)點(diǎn)目標(biāo)候選點(diǎn)集中的點(diǎn)目標(biāo)在其他幀背景雜波抑制后的紅外序列圖像中的位置，并將這些位置的灰度值疊加到這個(gè)點(diǎn)目標(biāo)上。
5.一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取方法，其特征在于包括以下步驟: 1)對(duì)待處理的k幀紅外序列圖像按照成像時(shí)間記為n1、rvnk，圖像配準(zhǔn)模塊對(duì)待處理的k幀紅外序列圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)后的紅外序列圖像nl’ -nk'； 2)背景雜波抑制模塊對(duì)配準(zhǔn)后的紅外序列圖像進(jìn)行背景雜波抑制； 3)點(diǎn)目標(biāo)提取模塊對(duì)步驟2)獲得的背景雜波抑制后的紅外序列圖像進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)疊加，得到信噪比增強(qiáng)的點(diǎn)目標(biāo)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取方法，其特征在于:所述的步驟I)中圖像配準(zhǔn)模塊對(duì)待處理的k幀紅外序列圖像進(jìn)行配準(zhǔn)的具體方法為: 11)對(duì)相鄰圖像進(jìn)行配準(zhǔn)； 111)將nk幀和IV1幀圖像分別等分成A個(gè)矩形子塊，并分別獲得nk幀和I^1幀圖像中每個(gè)子塊的
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取方法，其特征在于:所述的步驟2)中由背景雜波抑制模塊對(duì)配準(zhǔn)后的紅外序列圖像進(jìn)行背景雜波抑制的具體方法為: 21)求配準(zhǔn)后的紅外序列圖像均值，得到平均圖像
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種紅外遙感圖像弱點(diǎn)目標(biāo)提取方法，其特征在于:所述的步驟3)得到信噪比增強(qiáng)的點(diǎn)目標(biāo)的具體方法為: 31)提取nk’幀圖像中灰度超過閾值Tth的點(diǎn)集Tc(xrc，yTC)，作為待探測(cè)點(diǎn)目標(biāo)候選點(diǎn)；其中(xTC，yTC)為點(diǎn)在nk’幀圖像中的坐標(biāo)； 32)在rv/幀圖像中以nk’幀圖像中點(diǎn)集Tc(xtc，yTC)中每個(gè)點(diǎn)Ta(xTCi, yTCi)坐標(biāo)為中心選擇邊長(zhǎng)為L(zhǎng)的正方形區(qū)域； 33)并提取步驟32)中邊長(zhǎng)為L(zhǎng)的正方形區(qū)域中灰度最大值點(diǎn)^(_^.，;^)作為Tci (xTCi, yTCi)在nk-l，幀圖像中的位置，將G Cxrc, Vrc)和Tci (xTCi, yTCi)兩點(diǎn)的灰度值相加，并記錄下OTrc，Jir)相對(duì)于Tci (χτα, yTa)的偏移量STci (sxTa, syTa)和偏移方向； 34)Tc(xtc, yTC)中每個(gè)點(diǎn)Tci (xTCi, yTCi)的坐標(biāo)加上該點(diǎn)的偏移量STa (sxTCi, syTCi)得到新的候選點(diǎn)集，在nk_2’幀圖像中以該新的候選點(diǎn)集中每個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)為中心選擇邊長(zhǎng)為L(zhǎng)的正方形區(qū)域，并重復(fù)步驟33)，并判斷得到的新偏移方向與后一幀圖像中得到的偏移方向是否一致，若不一致則去掉該候選點(diǎn)，一致則繼續(xù)保留該候選點(diǎn)在候選點(diǎn)集中，直至n/幀圖像操作結(jié)束； 35)設(shè)置閾值Tsth，步驟34)得到的最終待探測(cè)點(diǎn)目標(biāo)候選點(diǎn)集中，保留灰度值大于Tsth的候選點(diǎn)為點(diǎn)目標(biāo)。
【文檔編號(hào)】G06T5/10GK103679748SQ201310577157
【公開日】2014年3月26日 申請(qǐng)日期:2013年11月18日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月18日
【發(fā)明者】邢坤, 岳春宇, 何紅艷, 周楠, 鮑云飛, 齊文雯, 李巖, 李方琦, 劉爽 申請(qǐng)人:北京空間機(jī)電研究所