一種結(jié)合尺度優(yōu)選的顯著法紅外小目標(biāo)增強(qiáng)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種結(jié)合尺度優(yōu)選的顯著法紅外小目標(biāo)增強(qiáng)方法，包括如下步驟：（1）優(yōu)選尺度—窗口的選擇；（2）結(jié)合優(yōu)選尺度計(jì)算顯著圖；（3）平滑法多尺度框架下實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)。本發(fā)明方法針對(duì)含有弱小目標(biāo)的紅外圖像，考慮使用平滑法多層次分解，在不同層次下利用尺度優(yōu)選的顯著法思路獲取增強(qiáng)圖像，進(jìn)而利用多層次的重新權(quán)重合成實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)的增強(qiáng)。在本發(fā)明方法中，只要輸入一幅紅外觀測(cè)圖像，即可迅速獲取較好的小目標(biāo)增強(qiáng)結(jié)果。本發(fā)明方法可應(yīng)用于遙感成像、海面預(yù)警、目標(biāo)探測(cè)等等，快速實(shí)現(xiàn)紅外小目標(biāo)圖像的增強(qiáng)。
【專利說明】一種結(jié)合尺度優(yōu)選的顯著法紅外小目標(biāo)增強(qiáng)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)，尤其涉及一種結(jié)合尺度優(yōu)選的顯著法紅外小目標(biāo)增強(qiáng) 方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著成像傳感器技術(shù)與信息處理技術(shù)的發(fā)展，紅外傳感器在軍事、民用等各個(gè)領(lǐng) 域得到了廣泛地應(yīng)用。然而，由于成像環(huán)境的復(fù)雜、成像距離大與成像系統(tǒng)的局限，這將會(huì) 導(dǎo)致某些目標(biāo)在圖像中僅占少數(shù)像素，且相對(duì)強(qiáng)度很弱，并被噪聲嚴(yán)重干擾甚至淹沒。紅外 成像中小目標(biāo)像的上述諸多不利因素使得利用有效的方法進(jìn)行目標(biāo)增強(qiáng)成為迫切需求。
[0003] 目標(biāo)增強(qiáng)旨在是凸顯突出圖像中的某些信息，而抑制與消除某些不需要的信息， 產(chǎn)生在特定應(yīng)用場景下相對(duì)好的圖像。小目標(biāo)增強(qiáng)突出某些特定信息，這將使圖像中感興 趣的相關(guān)特征得以加強(qiáng)，以提高對(duì)紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)能力?，F(xiàn)有的小目標(biāo)增強(qiáng)方法主要 可以分為空域方法、頻域方法和空頻分析方法等。在這些方法中，空頻分析法能夠兼顧圖像 的空域和頻域特性，而且其多方向性以及多分辨率性更加符合人眼視覺特性，這使得這類 方法具有較好的增強(qiáng)效果。
[0004] 在現(xiàn)有的小目標(biāo)增強(qiáng)方法，由于圖像上的噪聲也會(huì)產(chǎn)生高頻信息，特征增強(qiáng)的過 程有可能放大噪聲；另外，小目標(biāo)增強(qiáng)的要求是增強(qiáng)小目標(biāo)，希望能相對(duì)抑制大物體以及背 景，通常的增強(qiáng)方法會(huì)將所有的信息都增強(qiáng)。因此，開發(fā)能針對(duì)性地增強(qiáng)小目標(biāo)、相對(duì)抑制 噪聲的方法是當(dāng)務(wù)之急。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明提出一種結(jié)合尺度優(yōu)選的顯著法紅外小目標(biāo)增強(qiáng)方法，可從單幅圖直接通 過尺度選擇下的顯著圖計(jì)算，并進(jìn)一步得到增強(qiáng)后的圖像。
[0006] 本發(fā)明的主要思路是：
[0007] 1、設(shè)計(jì)針對(duì)小目標(biāo)的顯著圖的獲取方法
[0008] 在紅外圖像中，小目標(biāo)通常分布于圖像中的局部小區(qū)域內(nèi)。提取顯著圖的意義在 于，通過此操作找到小目標(biāo)的潛在區(qū)域。
[0009] 在紅外圖像中，目標(biāo)區(qū)域一般具有相對(duì)大的中心與周圍的對(duì)比度。而局部頻率挑 選的方法就是為了利用亮度特征估計(jì)中心周圍對(duì)比度的大小。那些具有較大中心周圍對(duì)比 度的區(qū)域就被用來作為判別目標(biāo)存在的準(zhǔn)則。另外，局部頻率挑選的方法能夠均勻地提取 小目標(biāo)物體，這是由于這個(gè)方法盡可能的保留了低頻信息。因此，針對(duì)紅外小目標(biāo)，提出基 于局部頻率挑選的思路，將潛在的目標(biāo)適當(dāng)作為人眼感興趣的顯著性物體進(jìn)行提取，為進(jìn) 一步實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)奠定基礎(chǔ)。
[0010] 本發(fā)明的顯著圖計(jì)算方法能夠從帶通理論進(jìn)行推導(dǎo)。假設(shè)濾波器低截止頻率為 flOTt，高截止頻率為fhigh。那么，使用級(jí)聯(lián)的高斯函數(shù)表示該濾波器：
[0011]

【權(quán)利要求】
1. 一種結(jié)合尺度優(yōu)選的顯著法紅外小目標(biāo)增強(qiáng)方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟一：設(shè)計(jì)平滑方法 采用梯度約束的平滑方法，對(duì)于輸入圖像0,經(jīng)過平滑后獲取的圖像I滿足下面方程：
這里λ為規(guī)整化系數(shù)，
為一階水平與堅(jiān)直梯度算子。 步驟二：多層次分解 利用步驟一中的I = L(0, λ)，根據(jù)λ不同，將圖像〇分解為（η+1)級(jí)層次圖像，包括 1個(gè)基礎(chǔ)層Ιη與η個(gè)細(xì)節(jié)層（屯?dn)，都稱為子圖像：
步驟三：獲取不同層次下的顯著圖并增強(qiáng) 在不同層次下，通過結(jié)合尺度的選擇的顯著圖獲取，得到反應(yīng)局部小目標(biāo)顯著特性的 顯著圖S。 (a) 優(yōu)選尺度一窗口的選擇 設(shè)計(jì)為UXLi以及L2XL2S數(shù)相關(guān)的窗口。設(shè)定QXLi的窗口為windowO^)，于是 window(LJ為QXQ大小的全1矩陣，即窗口 window(LJ內(nèi)的所有元素都為1 ; 設(shè)定另一個(gè)窗口 L2XLdtJ窗口為window (L2)，于是window (L2)也為Q X Q大小的矩陣， 但內(nèi)部L2 X L2大小范圍內(nèi)的都是1，其余部分都為0 ;
(b) 結(jié)合優(yōu)選尺度計(jì)算顯著圖 輸入（2)中的圖像，基礎(chǔ)層In或者η個(gè)細(xì)節(jié)層（(^?(^)圖像，本發(fā)明在計(jì)算顯著圖的 方法為：對(duì)于其中任意像素（i，j)，都在局部區(qū)域內(nèi)計(jì)算，結(jié)合（a)的內(nèi)容，該位置處的顯著 值計(jì)算為：
實(shí)中， 分別用1"與屯?dn代替上面式子中的A，最終獲取不同層次下的顯著圖Sn，Sdk(k = 1,2…n)。gauss ()表示高斯函數(shù)； (c) 獲取不同層次下的增強(qiáng)圖像 于是，（η+1)個(gè)層次下，由原始圖像0最終獲取增強(qiáng)后的圖像分別為：
ω。是平衡增強(qiáng)效果的一個(gè)常數(shù)。通過顯著圖的精確獲取，實(shí)現(xiàn)小目標(biāo)的增強(qiáng)，增大小 目標(biāo)與背景的對(duì)比。 (4)多層次的合成 在運(yùn)用多尺度分解圖像后，給不同尺度上的子圖像重新賦以不同的權(quán)重值αη+1， 合成的規(guī)則如下：
【文檔編號(hào)】G06T5/00GK104050638SQ201410261561
【公開日】2014年9月17日 申請(qǐng)日期:2014年6月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月12日
【發(fā)明者】趙巨峰, 張輝朝, 高秀敏 申請(qǐng)人:杭州電子科技大學(xué)