一种非相参雷达图像的背景模型实时更新方法

摘要

本发明公开了一种非相参雷达图像的背景模型实时更新方法，用于低空空域安全监视。本发明方法针对雷达图像中的每个像素建立背景模型样本集合，在背景模型更新过程中，将当前帧图像中的每个像素的值与当前背景模型的像素的背景模型样本集合进行比较，若该像素值属于背景模型的样本，则以该像素值随机替换当前背景模型中的某个样本。同时，以该像素值随机更新某个邻域像素的背景模型样本集合。背景模型的更新周期也采用随机设定的方式。本发明方法在保持背景模型样本数量不变的情况下，延长了每个样本在背景模型集合中存留的时间，拓宽了背景模型样本的时间覆盖范围。

主权项

1.一种非相参雷达图像的背景模型实时更新方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，为雷达图像中的每个像素建立背景模型；雷达图像中每个像素(x,y)对应的灰度值由v(x,y)表示，用v_i表示第i个背景模型样本，每个像素(x,y)的背景模型M(x,y)表示为由之前N帧图像中提取的N个背景模型样本集合：M(x,y)＝{v₁,v₂,...,v_N}                 (1)式(1)集合中的N个背景模型样本，初始通过如下方法获取：对于雷达图像序列中的第i(1≤i≤N)帧图像，从像素(x,y)的8连通邻域N_G(x,y)中提取第i个背景模型样本v_i：其中，坐标在邻域N_G(x,y)中随机选择，表示坐标处的灰度值；步骤2，读取一帧雷达图像，对各像素的新样本分类；对于像素(x,y)，依照相应的背景模型M(x,y)，对当前帧图像中像素的新样本v(x,y)进行分类，具体是：以v(x,y)为中心，R为半径，建立球形域S_R(v(x,y))，如果该球形域与M(x,y)的背景模型样本集合的交集中的样本数不小于阈值#_min，则将新样本v(x,y)判断为背景模型样本，否则新样本为前景目标；步骤3，对于判定为背景模型的新样本，更新对应像素的背景模型；对于判定为背景模型的新样本v(x,y)，生成0～1之间随机小数θ，如果θ大于阈值T，则对像素(x,y)背景模型进行更新，否则不进行更新；在进行背景模型更新时，生成0～N之间的随机整数i，并以新样本v(x,y)替换当前背景模型中的第i个样本v_i；步骤4，对于判定为背景模型的新样本，更新邻域内像素的背景模型样本；对于判定为背景模型的新样本v(x,y)，生成0～1之间随机小数θ，如果θ大于阈值T，则对像素(x,y)的8连通邻域内像素背景模型进行更新，否则不进行更新；当进行邻域内像素背景模型更新时，随机选择8连通邻域内的像素坐标(x_NG,y_NG)，生成0～N之间的随机整数i，以新样本v(x,y)替换像素(x_NG,y_NG)的背景模型中的第i个样本v_i。