專利名稱：基于匹配濾波器優(yōu)化設計的紅外弱小點目標檢測的預處理方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種圖像處理技術領域的方法，具體是一種基于匹配濾波器優(yōu)化設計 的紅外弱小點目標檢測的預處理方法。
背景技術：
近年來，紅外弱小點目標檢測問題一直是光學和紅外圖像領域的研究熱點。光學 傳感器和紅外為被動傳感器，在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中具有較強的生存能力，但其作用距離較短。研究 低信噪比紅外圖像中弱小點目標的實時檢測算法，可以實現(xiàn)擴展作用距離的目的，對于擴 大作戰(zhàn)距離和增加反應時間，提高區(qū)域防御系統(tǒng)的生存能力具有重要的軍事意義和實用價 值。除了軍事領域的應用之外，紅外弱小點目標檢測在民用領域也得到了非常廣泛的應用， 例如，在衛(wèi)星大氣紅外云圖分析、空間遙感、紅外醫(yī)學圖像病理分析、城市紅外污染分析和 海面人員搜救等領域中，有效的紅外弱小目標技術可以在較好的時機幫助人們迅速提取感 興趣的目標區(qū)域，從而為人們的生產(chǎn)和生活提供有效的指導。低信噪比紅外弱小點目標檢測的難點在于目標成像距離遠，圖像信噪比低，又無 形狀、紋理等特征信息可以利用。因此，相對于其他紅外目標檢測與跟蹤問題而言，如何有 效提高紅外圖像的信噪比，實現(xiàn)對復雜背景條件下紅外弱小目標的穩(wěn)健檢測就成為了一項 更具有實際意義和挑戰(zhàn)性的研究課題。經(jīng)對現(xiàn)有技術的文獻檢索發(fā)現(xiàn)，I. Reed等在IEEE Transactions onAerospace and Electronic Systems (1988) (IEEE 學術期刊)上發(fā)表的 “Opticalmoving target detection with 3-D matched filtering”(“基于三維匹配濾波器的運動目標檢測 方法”)，該文中設計了三維匹配濾波器，當假設的目標軌跡和真實目標軌跡一致時，輸 出信噪比最大，但必須預先知道目標、背景和光學傳感器的特性。Han KS(韓克松)在 Systems Engineering and Electronics (2000)(系統(tǒng)工程與電子技術)上發(fā)表的 “The Pretreatment for DetectingInfrared Point Targets Under Complex Background"(" 雜背景下紅外點目標檢測的預處理”)，該文中提出了利用三種高通模板實現(xiàn)了復雜背景下 的紅外點目標檢測的預處理，對變化緩慢的背景抑制效果明顯，但這三種高通模板沒有考 慮到紅外點目標的空間分布特性，其處理效果在使用過程中表現(xiàn)了不穩(wěn)定性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術存在的不足和缺陷，提出了一種基于匹配濾波器 優(yōu)化設計的紅外弱小點目標檢測的預處理方法，使其通過對紅外點目標成像特性和傳統(tǒng)的 二維空間匹配濾波器的性能分析，設計了一種優(yōu)化的空間匹配濾波器，旨在用多重一維匹 配濾波器去擬合二維匹配濾波器的性能。優(yōu)化設計的匹配濾波器考慮到了紅外點目標、背 景、噪聲之間在空間分布特性上的形態(tài)差異，以及紅外點目標成像的空間分布在各個方向 的截面輪廓線上均保持了在目標出現(xiàn)位置的局部鄰域內(nèi)漸變的特性；同時，充分考慮到了噪聲干擾的隨機性和局部突變性，噪聲破壞只可能是目標出現(xiàn)位置二維分布中的某一個方向上的分布特性。通過優(yōu)化設計的匹配濾波器綜合的多重一維匹配濾波結果能夠有效地平 衡目標分布特性可能在某一方向上受到的干擾。優(yōu)化設計的空間匹配濾波器不僅保持了二 維匹配濾波器的最大信噪比的設計準則，而且有效抑制了復雜成像條件下噪聲對二維匹配 濾波器性能的影響。從而克服了傳統(tǒng)的二維匹配濾波器性能的不穩(wěn)定性，以及先前算法對 先驗已知條件受限的影響。本發(fā)明是通過以下技術方案實現(xiàn)的，包括如下步驟第一步，定義窗口模板，并充分分解為若干個一維窗口 ；所述定義窗口模板，并充分分解為若干個一維窗口，具體為結合紅外圖像點目標 的空間分布特性的分析，根據(jù)應用背景選取適當大小的窗口模板。然后將二維窗口模板充 分分解為若干個一維窗口。分解具有完備性。選取的窗口模板大小不同，分解的一維窗口 的個數(shù)和包含的像素點的個數(shù)也不同。窗口越大，分解的一維窗口越多，每個一維窗口包含 的像素點的個數(shù)也越多。第二步，在每一個一維窗口，分別進行一維匹配濾波處理；所述一維匹配濾波處理，具體為利用步驟一中構造的一維窗口從上到下、從左到 右依次遍歷圖像中的每一個像素點。在每一個待處理的像素點，將一維窗口覆蓋范圍的圖 像的像素點與先驗的點目標的一維分布特性進行卷積。即進行一維匹配濾波處理y(k) = g(k) * h(k) = X g(j)h(k -j), k = 0X-N-\
J=O=去Σ[咖公式一其中g(k)為實際目標的分布特性，G(n)為g(k)的離散傅立葉變換；h(k)為先驗 目標的分布特性，H(n)為h(k)的離散傅立葉變換；y(k)為離散卷積結果。第三步，定義優(yōu)化設計的匹配濾波器的濾波結果值。所述定義優(yōu)化設計的匹配濾波器的濾波結果值，具體為對步驟二中的一維匹配 濾波處理結果，分別獲取不同方向一維窗口卷積結果的定義域中心點的峰值。定義優(yōu)化設 計的匹配濾波結果為各個方向一維窗口匹配的峰值的均值，即F{x,y) = f{x,y) + ^- ^(實(《)*Λ(”))公式二
N /=1,2,-,Ar其中函數(shù)medPeakO表示取值定義域中心點的值；gi(m)表示i方向分解的一維
窗口，其定義域為Di ；h(n)表示先驗的點目標的一維分布特性；N為分解的一維窗口的數(shù)目。本發(fā)明的濾波性能，可以通過弓I入性能評價指標——信噪比SNR進行驗證，信噪比 定義為SNR= (s-u)/σ 公式三其中s為目標信號幅度；u為圖像背景灰度均值；ο為圖像背景灰度標準差。SNR 的值越大，就代表圖像信噪比越高，濾波性能越好。本發(fā)明的方法簡單有效，它的關鍵在于對傳統(tǒng)的二維空間匹配濾波器進行了優(yōu) 化設計，可以有效地提高濾波器對圖像信噪比的增益和對圖像噪聲的抑制能力，為后續(xù)紅外弱小點目標的檢測創(chuàng)造有利條件。在分析紅外點目標、背景、噪聲的分布特性的基礎上， 得出實際光學系統(tǒng)由于存在著像差以及光的衍射效應，紅外點目標成像實際為一個“衍射 斑”，具體表現(xiàn)為在目標出現(xiàn)位置的局部鄰域內(nèi)灰度值發(fā)生漸變，類似于二次曲線中的開口 向下的橢圓拋物面，以及點目標成像的空間分布在各個方向的截面輪廓線上均保持了在目 標出現(xiàn)位置的局部鄰域內(nèi)漸變的特征；同時，由于噪聲干擾存在隨機性和局部突變性，噪聲 破壞只可能是目標出現(xiàn)位置二維分布中的某一個方向上的分布特性。通過優(yōu)化設計的匹配 濾波器綜合的多重一維匹配濾波結果能夠有效地平衡目標分布特性在某一方向上受到的 干擾，表現(xiàn)了較強的穩(wěn)定性和魯棒性。


圖1是本發(fā)明在進行匹配濾波器優(yōu)化設計時的一維窗口分解示意圖。其中(a)3X3窗口模板；(b)3X3窗口分解示意圖。圖2是一維匹配濾波器的性能仿真圖。其中(a)先驗目標的空間分布特性；(b)實際目標的空間分布特性；(C) 一維匹 配濾波性能仿真結果。圖3是應用本發(fā)明和傳統(tǒng)的二維匹配濾波器對紅外弱小點目標圖像進行濾波預 處理后結果對比圖。其中(a)紅外原始圖像；(b)原始圖像的空間分布特性圖；(C)采用經(jīng)典空間匹 配濾波器處理后的圖像的空間分布特性；(d)采用優(yōu)化設計的空間匹配濾波器處理后的圖 像的空間分布特性圖。
具體實施例方式下面結合附圖對本發(fā)明的實施例作詳細說明本實施例在以本發(fā)明技術方案為前 提下進行實施，給出了詳細的實施方式和具體的操作過程，但本發(fā)明的保護范圍不限于下 述的實施例。本實施例實施步驟具體如下1.定義窗口模板，并充分分解為若干個一維窗口結合紅外圖像點目標的空間分布特性，主要考慮紅外圖像中弱小點目標成像的 檢測，弱小點目標在圖像中僅占據(jù)一個像素點大小，通常我們選取3X3的窗口模板，如圖 1(a)所示，其中像素點X代表當前待處理的像素點，二維窗口元素覆蓋范圍內(nèi)的像素點依 次標記為Zp Z2、-Zgo然后將二維窗口模板充分分解為若干個一維窗口。分解具有完備 性。選取的窗口模板大小不同，分解的一維窗口的個數(shù)和包含的像素點的個數(shù)也不同。窗 口越大，分解的一維窗口越多，一維窗口包含的像素點的個數(shù)也越多。3X3的窗口模板的分 解示意圖，如圖1(b)所示。2.在每一個一維窗口，分別進行一維匹配濾波處理利用步驟一中構造的一維窗口從上到下、從左到右依次遍歷圖像中的每一個像素 點。在每一個待處理的像素點，將一維窗口覆蓋范圍內(nèi)的圖像的像素點與先驗的點目標的 一維分布特性進行卷積。即進行一維匹配濾波處理
=^[β(η)Η(η)]β2πΜ,Ν 其中g(k)為實際目標的分布特性，如圖2(b)所示，G(n)為g(k)的離散傅立葉變 換；h(k)為先驗目標的分布特性，如圖2(a)所示，H(n)為h(k)的離散傅立葉變換；y(k)為 離散卷積結果。先驗目標分布特性與一維窗口的目標分布特性和背景分布特性的卷積結 果，如圖2(c)所示，其中實線為先驗目標與實際目標的卷積結果，點劃線為先驗目標與背 景的卷積結果。為了消除關照強度引起的背景灰度值大小的整體影響，實際點目標的空間 分布特性在進行卷積之前，均進行了“歸零化”處理，即將一維分布中的最小值歸為零，只保 留目標與背景的灰度差異特性。3.定義優(yōu)化設計的匹配濾波器的濾波結果值。對步驟二中的一維匹配濾波處理結果，分別獲取不同方向一維窗口卷積結果的定 義域中心點的峰值。定義優(yōu)化設計的匹配濾波結果為各個方向一維窗口匹配的峰值的均 值，即 其中函數(shù)medPeakO表示取值定義域中心點的值；gi(m)表示i方向分解的一維窗 口，其定義域SDi ；h(n)表示先驗的點目標的一維分布特性，N為分解的一維窗口的數(shù)目。 采用本方法處理后的圖像的空間分布特性如圖3(d)所示。濾波前后圖像的空間分布特性 對比(如圖3(b) (d))可以清楚地顯示目標出現(xiàn)位置灰度值的增強。為了驗證本實施例的濾波性能，采用法國Sofradir中波熱成像儀采集到的6733 幀8位真實紅外對空序列圖像，截取其中的1000幀低信噪比圖像驗證。如圖3(a)所示為其 中某一幀圖像。采用傳統(tǒng)的二維匹配濾波器和優(yōu)化設計的匹配濾波器分別進行仿真比較， 結果如表1所示。圖3(b)為原始紅外圖像的空間分布特性，可以看到原始圖像由于成像環(huán)境惡劣， 成像距離遠離遠，目標幾乎完全淹沒在了雜波噪聲中，在目標出現(xiàn)位置目標與背景灰度差 異很小，如果直接進行目標檢測處理，性能往往不夠理想。圖3(c)為經(jīng)過經(jīng)典空間匹配濾 波器處理后的圖像的空間分布特性，可以看到因為原始圖像遭噪聲干擾的影響，經(jīng)過匹配 后目標點的位置并沒有完全體現(xiàn)出優(yōu)勢。圖3(d)為經(jīng)過優(yōu)化設計的空間匹配濾波后的圖 像的空間分布特性圖，可以看到目標位置灰度值得到明顯提升，目標的位置像素值被提升 到已經(jīng)隱約可見。表1匹配濾波前后圖像信噪比對比表
權利要求
一種圖像處理中的基于匹配濾波器優(yōu)化設計的紅外弱小點目標檢測的預處理方法，其特征在于包括如下步驟第一步，定義窗口模板，并充分分解為若干個一維窗口；第二步，利用步驟一中的構造的一維窗口，在每一個一維窗口，分別進行一維匹配濾波處理；第三步，分別獲取不同方向一維窗口卷積結果的定義域中心點的峰值，定義優(yōu)化設計的匹配濾波器的濾波結果值為各個方向一維窗口匹配的峰值的均值。
2.根據(jù)權利要求1所述的圖像處理中的基于匹配濾波器優(yōu)化設計的紅外弱小點目標 檢測的預處理方法，其特征是，所述的定義窗口模板，并充分分解為若干個一維窗口，具體 為結合紅外圖像點目標的空間分布特性的分析，根據(jù)應用背景選取適當大小的窗口模板。 然后將二維窗口模板充分分解為若干個一維窗口。分解具有完備性。選取的窗口模板大小 不同，分解的一維窗口的個數(shù)和包含的像素點的個數(shù)也不同。窗口越大，分解的一維窗口越 多，每個一維窗口包含的像素點的個數(shù)也越多。
3.根據(jù)權利要求1所述的圖像處理中的基于匹配濾波器優(yōu)化設計的紅外弱小點目標 檢測的預處理方法，其特征是，所述的進行一維匹配濾波處理，具體為利用所得到的一維 窗口從上到下、從左到右依次遍歷圖像中的每一個像素點。在每一個待處理的像素點，將一 維窗口覆蓋的圖像的像素點與先驗的點目標的一維分布特性進行卷積。即進行一維匹配濾 波處理。
4.根據(jù)權利要求1所述的圖像處理中的基于匹配濾波器優(yōu)化設計的紅外弱小點目標 檢測的預處理方法，其特征是，所述的定義優(yōu)化設計的匹配濾波器的濾波結果值，具體為 對于一維匹配濾波處理結果，分別獲取不同方向一維窗口卷積結果的定義域中心點的峰 值。定義優(yōu)化設計的匹配濾波結果為各個方向一維窗口匹配的峰值的均值。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種圖像處理技術領域的基于匹配濾波器優(yōu)化設計的紅外弱小點目標檢測的預處理方法，首先定義窗口模板，并充分分解為若干個一維窗口，分解具有完備性；然后在每一個一維窗口中，分別用先驗的點目標的分布特性與其進行卷積，即進行一維匹配濾波處理；最后分別獲取不同方向一維窗口卷積結果的定義域中心點的峰值，定義優(yōu)化設計的匹配濾波結果為各個方向一維窗口匹配的峰值的均值。本發(fā)明不僅保持了二維匹配濾波器的最大信噪比的設計準則，而且有效抑制了紅外圖像在復雜成像條件下噪聲對二維匹配濾波器性能的影響；有效提高了紅外圖像的信噪比，為后續(xù)實現(xiàn)對復雜背景條件下紅外弱小點目標的穩(wěn)健檢測創(chuàng)造了有利條件。
文檔編號G06T7/00GK101847254SQ20101002318
公開日2010年9月29日 申請日期2010年1月22日 優(yōu)先權日2010年1月22日
發(fā)明者朱金標, 朱金焰, 黃華 申請人:上海步朗電子科技有限公司