可见光图像中弱小目标的检测方法

摘要

本发明公开了一种可见光图像中弱小目标的检测方法，首先构建运动整合模型，利用仿人类视觉对色彩、方向及运动特性的敏感性，进行特征提取，构建视觉注意机制模型；进行目标检测机制选择，利用不同工作模式下图像具有的视觉特性，选取视觉注意机制模型，进行不同工作模式下的目标检测；完成目标质心定位。由于利用目标的视觉特性进行轨迹检测，充分利用了视觉对色彩、灰度、方向及运动的敏感性，运用集中视觉注意机制模型的不同组合，实现了多种工作模式下的弱小目标检测。

主权项

1、一种可见光图像中弱小目标的检测方法，其特征在于包括下述步骤：(a)对序列图像进行灰度特征F1＝I，彩色特征F2＝(R-G)/I；F3＝(B-Y)/I，方向特征F4，F5，F6，F7的提取，其中角度θ∈{0°；45°；90°；135°}；采用多尺度方式构建特征集Fj，k，根据特征整合公式进行特征集Fj，k的特征整合，通过归一化方法，构建静态模型Sstatic；对序列图像采用局部绝对值的方法进行运动检测，通过归一化方法，构建运动模型Smotion；将得到的静态模型Sstatic和运动模型Smotion进行归一化处理，得到最终的运动整合模型Sstatic&dyn；依据运动目标参与显著性的判决，以及静态显著性按照比例进行显著性整合，生成条件限制模型Scond；j＝1，2，3，……7；k＝1，2，3，……6；(b)对于固定跟踪模式工作条件，探测系统的运动方式与搭载平台的运动方式相同，获取的序列图像中弱小目标和背景恒星产生不同的运动方向和不同的速度，通过灰度F1＝I和方向F4，F5，F6，F7的提取，通过归一化方法构建的静态模型Sstatic，测到组合帧中弱小目标的运动轨迹，将得到的目标轨迹图像与序列图像中的第一帧图像求取交集，得到弱小目标的位置；对于恒星跟踪模式工作条件，探测系统永远对准恒星的位置，使背景恒星在获取的序列图像中保持静止，通过运动整合模型Sstatic&dyn和条件限制模型Scond，得到运动点弱小目标的位置；对于目标跟踪模式工作条件，探测系统永远对准目标的位置，使目标在获取的序列图像中保持静止，通过运动整合模型Sstatic&dyn和条件限制模型Scond，得到所有运动背景恒星，将所有运动背景恒星作为背景恒星掩模帧，利用掩模帧与序列图像逐帧进行点乘，得到运动点目标的位置；(c)根据得到不同工作模式下点目标的坐标位置，通过平方加权质心提取公式，最终实现目标的质心定位。