一种双模非局部均值滤波方法

摘要

本发明公开了一种双模非局部均值滤波方法，该方法首先利用目标先验知识确定滤波模型参数，根据图像中待处理像素，定位相似窗以及下一帧图像中的干涉区域，然后遍历干涉区域像素，定位匹配窗，对于每一个匹配窗，首先提取相似窗向量和匹配窗向量，分别计算相似窗和匹配窗的目标模型相似度以及背景模型相似度，然后利用目标模型相似度和背景模型相似度计算高斯模型和复合指数模型权值，根据干涉区域内所有双模权值得到相似窗中心像素的背景估计值，最后用原始图像和估计背景图像作差，获取背景抑制结果。本发明有效解决了由于复杂背景造成的强杂波干扰问题，并克服弱小目标造成的有效的几何轮廓特征缺乏问题，适用于复杂背景弱小运动目标的提取。

主权项

一种双模非局部均值滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)输入待处理的图像序列；(2)根据目标先验知识确定滤波模型参数；(3)以图像中的待处理像素为中心，划定相似窗，并在下一帧图像中确定干涉区域范围；(4)根据干涉区域中当前像素确定匹配窗，利用(3)中的相似窗和当前匹配窗的像素灰度值得到相似窗向量和匹配窗向量；(5)利用步骤(4)中的相似窗向量和匹配窗向量进行背景模型和目标模型的相似度测量；(6)根据步骤(5)中的背景模型和目标模型相似度测量值计算双模权值；(7)判断当前处理的匹配窗是否是以干涉区域内最后一个像素为中心的匹配窗，如果满足该条件，则利用步骤(4)‑(6)得到的所有匹配窗中心像素值和该匹配窗的权值获得待处理像素对应的估计值，然后进行步骤(8)，否则返回步骤(4)继续处理干涉区域下一个像素；(8)判断当前处理像素是否为图像中最后一个像素，如果满足该条件，则将所得估计背景图像与原始图像作差，获得目标得到增强而背景得到抑制的图像，否则转到步骤(3)处理图像中的下一像素。