CN114648547A - 用于反无人机红外探测***的弱小目标检测方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于反无人机红外探测***的弱小目标检测方法和装置，属于红外探测技术领域，包括步骤：S1，读取原始红外图像；S2，重建出背景图像；S3，获得包含弱小目标的残差图像；S4，获得候选弱小目标区域；S5，获得最终的红外图像的背景重建图；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。本发明解决了现有方法由于噪声、杂波、复杂背景等因素导致的检测率低、虚警率高的问题，并且该方法的算法简洁高效，复杂度低、易于硬件实现，满足高实时性的应用需求。

Description

用于反无人机红外探测***的弱小目标检测方法和装置
技术领域
本发明涉及红外探测技术领域，更为具体的，涉及一种用于反无人机红外探测***的弱小目标检测方法和装置。
背景技术
红外搜索与跟踪***越来越受重视，不管是军事领域还是民用领域。红外探测技术为远距离探测“低小慢”运动目标提供了一条技术路径。红外弱小目标检测是许多应用的一个基本与核心技术，包括天基红外预警***、海空目标监视、红外精确制导、无人机探测等。特别地，随着无人机越来越多、易于获取、危害巨大，作为反无人机探测的重要手段之一的红外探测也越来越受到重视。
远距离红外探测***中弱小目标检测一直是一个富有挑战的问题，有许多困难：(1)由于探测距离远，目标小，缺少形状、文理等特征；(2)传感器接受到的目标辐射一般较弱，与背景的对比度不高，信噪比低；(3)真实场景中背景复杂、变化迅速；(4)还受到杂波和噪声等干扰，导致虚警高。
一般地，根据处理红外图像帧数，可以将红外弱小目标检测方法分为基于单帧图像的检测方法和基于序列图像的检测方法。总的来说，基于序列图像的方法算法复杂度高、难以满足实际应用的实时性要求；基于单帧图像的检测方法包括传统滤波方法、基于人类视觉注意力机制方法、基于低秩稀疏矩阵分解的方法等，这些方法对于简单场景下小目标检测任务还可以适应，但对于真实复杂多变场景，会出现检测率降低、虚警率过高、鲁棒性不足等的问题，仍需要深入的研究和开发。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种用于反无人机红外探测***的弱小目标检测方法和装置，解决了现有方法由于噪声、杂波、复杂背景等因素导致的检测率低、虚警率高的问题，并且该方法的算法简洁高效，复杂度低、易于硬件实现，满足高实时性的应用需求等。
本发明的目的是通过以下方案实现的：
一种用于反无人机红外探测***的弱小目标检测方法，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；
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；
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。
进一步地，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。通过内外窗结合来重建背景图像，主要作用是可以避免目标的高亮像素值对背景像素值估计的影响，同时能够准确估计背景像素灰度值。具体地，计算背景图像中（k，l）像素的灰度值的公式为：
Figure 832881DEST_PATH_IMAGE002
其中，外窗中像素点集合记为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
，内窗中像素点集合记为
Figure 359677DEST_PATH_IMAGE004
，card（）为集合的元 素总数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
为集合的差。
进一步地，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。
进一步地，在步骤S4中，所述阈值分割方法采用如下公式：
Figure 825293DEST_PATH_IMAGE006
，
式中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
为步骤S3得到的残差图像的均值，
Figure 615395DEST_PATH_IMAGE008
为步骤S3得到的残差图像的方 差，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
为常数，
Figure 432041DEST_PATH_IMAGE010
取值范围为3到10；当残差图像中像素值大于
Figure DEST_PATH_IMAGE011
时，记为候选弱小目标区 域。
进一步地，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。
进一步地，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，这样可以有效避免出现候选目标区域像素点邻域窗口没有背景像素的情况。具体地，计算候选目标区域（k，l）像素的背景灰度值公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
其中，挖掉候选目标区域得到的图像中（k，l）像素的邻域窗口内像素集合记为
Figure 965791DEST_PATH_IMAGE014
， num为邻域窗口内非候选目标的像素点总数，即为邻域窗口内掩码值为0的像素点总数。
进一步地，在步骤S5中，选取邻域窗口大小为5*5、7*7、9*9像素。
进一步地，在步骤S7中，所述阈值分割方法采用如下公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
式中，
Figure 572000DEST_PATH_IMAGE016
为步骤S6得到目标显著图的最大值，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
取值范围为[0.3,0.9]；当目标 显著图中像素灰度值大于
Figure DEST_PATH_IMAGE018
时为标记为目标像素。
一种用于反无人机红外探测***的弱小目标检测装置，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，实现如上任一所述方法。
本发明的有益效果是：
本发明有效解决了现有方法由于噪声、杂波、复杂背景等因素导致的检测率低、虚警率高的问题，并且该方法的算法简洁高效，复杂度低、易于硬件实现，满足高实时性的应用需求。
本发明技术可以有效估计出红外图像中的背景图像，避免了其它方法中出现的高亮目标像素对背景估计的影响，通过两次重建背景图像，得到更加准确的背景图像。而且，与很多方法需要知道目标大小的先验信息不同，本发明方法对目标大小不是特别敏感，可以利用到不同时刻、不同尺度的小目标检测任务中。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例方法的流程图；
图2为本发明实施例中计算背景图像灰度值的内窗-外窗示意图；
图3为本发明实施例中采用的一帧包含无人机弱小目标的原始红外图像；
图4为本发明实施例中利用图3红外图像重建出的背景图像；
图5为本发明实施例中利用原始红外图像减去背景图像，得到突显弱小目标的残差图像；
图6为本发明实施例中利用阈值分割方法从残差图像中分割得到的候选弱小目标像素点区域；
图7为本发明实施例中利用基于掩码的图像修补技术，只对候选目标像素点区域进行背景重建，得到最终的背景估计图像；
图8为本发明实施例中再次利用原始红外图像减去最终背景图像，得到的目标显著图；
图9为本发明实施例中再次利用阈值分割方法，从目标显著图中分割出来的弱小目标。
具体实施方式
本说明书中所有实施例公开的所有特征，或隐含公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合和/或扩展、替换。
下面根据附图1~图9，对本发明要解决的技术问题、技术构思、工作原理、工作过程和有益效果作进一步详细说明。
实施例1
一种用于反无人机红外探测***的弱小目标检测方法，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；
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；
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。
实施例2
在实施例1的基础上，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。
实施例3
在实施例1或2的基础上，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。
具体地，计算背景图像中（k，l）像素的灰度值的公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE020
其中，外窗中像素点集合记为
Figure 392058DEST_PATH_IMAGE021
，内窗中像素点集合记为
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，card（）为集合的元 素总数，
Figure 696000DEST_PATH_IMAGE023
为集合的差。本发明中，内窗-外窗大小组合可以是3*3、5*5，或者3*3、7*7， 或者5*5、7*7。得到的背景估计图像如图4所示。
实施例4
在实施例3的基础上，在步骤S4中，所述阈值分割方法采用如下公式：
Figure 564599DEST_PATH_IMAGE006
，
式中，
Figure 676912DEST_PATH_IMAGE007
为步骤S3得到的残差图像的均值，
Figure 605553DEST_PATH_IMAGE008
为步骤S3得到的残差图像的方 差，
Figure 537737DEST_PATH_IMAGE010
为常数，
Figure 210027DEST_PATH_IMAGE009
取值范围为3到10；当残差图像中像素值大于
Figure 176846DEST_PATH_IMAGE011
时，记为候选弱小目标区 域。如图5所示。
实施例5
在实施例1的基础上，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。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。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（即除了候选目标像素点之外的像素）的平均值，得到该候选目标像素点的背景灰度估计值。
具体地，计算候选目标区域（k，l）像素的背景灰度值公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE024
其中，挖掉候选目标区域得到的图像中（k，l）像素的邻域窗口内像素集合记为
Figure 276389DEST_PATH_IMAGE014
， num为邻域窗口内非候选目标的像素点总数，即为邻域窗口内掩码值为0的像素点总数。邻 域窗口大小可为5*5、7*7、9*9像素。
为了保证每次计算时邻域窗口
Figure 557853DEST_PATH_IMAGE014
内非候选目标的像素点总数不为0，采用更新后 的图像进行背景重建，即每计算一个候选目标区域像素点的灰度值，都更新到掩码矩阵中， 把该像素点的掩码标记为0，再进行下一个候选目标区域像素点的背景灰度估计，同时该像 素点背景灰度值更新为
Figure DEST_PATH_IMAGE026
。
实施例6
在实施例5的基础上，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。、
实施例7
在实施例6的基础上，在步骤S5中，选取邻域窗口大小为5*5、7*7、9*9像素。
实施例8
在实施例4的基础上，在步骤S7中，在步骤S7中，所述阈值分割方法采用如下公式：
Figure 768255DEST_PATH_IMAGE015
式中，
Figure 589580DEST_PATH_IMAGE016
为步骤S6得到目标显著图的最大值，
Figure 125604DEST_PATH_IMAGE017
取值范围为[0.3,0.9]；当目标 显著图中像素灰度值大于
Figure 32380DEST_PATH_IMAGE018
时为标记为目标像素，如图9所示。
实施例9
一种用于反无人机红外探测***的弱小目标检测装置，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，实现如上实施例1~8中任一所述方法。
本发明功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，在一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）以及相应的软件中执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，进行测试或者实际的数据在程序实现中存在于只读存储器（Random Access Memory，RAM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）等。

Claims (9)

1.一种用于反无人机红外探测***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；
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；
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。
2.根据权利要求1所述的用于反无人机红外探测***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***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3所述的用于反无人机红外探测***的弱小目标检测方法，其特征在于，在步骤S4中，所述阈值分割方法采用如下公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，
式中，
Figure 676647DEST_PATH_IMAGE002
为步骤S3得到的残差图像的均值，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为步骤S3得到的残差图像的方差，
Figure 187263DEST_PATH_IMAGE004
为常数，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
取值范围为3到10；当残差图像中像素值大于
Figure 419530DEST_PATH_IMAGE006
时，记为候选弱小目标区域。
5.根据权利要求1所述的用于反无人机红外探测***的弱小目标检测方法，其特征在于，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。
6.根据权利要求5所述的用于反无人机红外探测***的弱小目标检测方法，其特征在于，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。
7.根据权利要求6所述的用于反无人机红外探测***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。
8.根据权利要求4所述的用于反无人机红外探测***的弱小目标检测方法，其特征在于，在步骤S7中，所述阈值分割方法采用如下公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
式中，
Figure 752423DEST_PATH_IMAGE008
为步骤S6得到目标显著图的最大值，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
取值范围为[0.3,0.9]；当目标显著 图中像素灰度值大于
Figure 753745DEST_PATH_IMAGE010
时为标记为目标像素。
9.一种用于反无人机红外探测***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1~8中任一所述方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115035378A (zh) * 2022-08-09 2022-09-09 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 基于时空域特征融合的红外弱小目标的检测方法及装置
CN115205655A (zh) * 2022-09-15 2022-10-18 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 动态背景下的红外暗弱点目标检测***及其检测方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107392095A (zh) * 2017-06-15 2017-11-24 杭州红辉电子科技有限公司 一种基于掩码图像的红外弱小目标检测算法
CN111861968A (zh) * 2019-04-23 2020-10-30 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种红外弱小目标检测方法及检测***
US20210034901A1 (en) * 2018-10-15 2021-02-04 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Target object recognition method and apparatus, storage medium, and electronic device
CN112541486A (zh) * 2020-12-31 2021-03-23 洛阳伟信电子科技有限公司 基于改进Pixel分割的红外弱小目标检测算法
CN112802020A (zh) * 2021-04-06 2021-05-14 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 基于图像修补和背景估计的红外弱小目标检测方法
CN113160106A (zh) * 2020-04-29 2021-07-23 西安天和防务技术股份有限公司 红外目标检测方法及装置、电子设备、存储介质
CN113963178A (zh) * 2021-11-15 2022-01-21 北京环境特性研究所 地空背景下红外弱小目标检测方法、装置、设备及介质

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107392095A (zh) * 2017-06-15 2017-11-24 杭州红辉电子科技有限公司 一种基于掩码图像的红外弱小目标检测算法
US20210034901A1 (en) * 2018-10-15 2021-02-04 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Target object recognition method and apparatus, storage medium, and electronic device
CN111861968A (zh) * 2019-04-23 2020-10-30 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种红外弱小目标检测方法及检测***
CN113160106A (zh) * 2020-04-29 2021-07-23 西安天和防务技术股份有限公司 红外目标检测方法及装置、电子设备、存储介质
CN112541486A (zh) * 2020-12-31 2021-03-23 洛阳伟信电子科技有限公司 基于改进Pixel分割的红外弱小目标检测算法
CN112802020A (zh) * 2021-04-06 2021-05-14 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 基于图像修补和背景估计的红外弱小目标检测方法
CN113963178A (zh) * 2021-11-15 2022-01-21 北京环境特性研究所 地空背景下红外弱小目标检测方法、装置、设备及介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MANSHU SHI等: "infrared dim and small target detection based on denoising autoencoder network" *
任向阳等: "红外弱小目标检测技术综述" *
刘忠林;吴一全;邹宇;: "多尺度红外超像素图像模型的小目标检测" *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115035378A (zh) * 2022-08-09 2022-09-09 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 基于时空域特征融合的红外弱小目标的检测方法及装置
CN115205655A (zh) * 2022-09-15 2022-10-18 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 动态背景下的红外暗弱点目标检测***及其检测方法

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