基于傅立叶光学的微小目标检测仪及检测方法

摘要

本发明公布了一种基于傅立叶光学的微小目标检测仪及检测方法，所述检测仪包括图像获取预处理模块、图像配准模块和微小目标检测和输出模块。所述检测方法采用CCD摄像头获取小眼图像，将所述小眼图像经过可编程视频信号处理器预处理后输出至FPGA芯片依次完成配准参数的估计和拼接处理、仿生物视觉的非线性压缩处理得到压缩后的图像，采用DSP芯片将所述压缩后的图像经过微小目标存在性分析和识别提取处理后输出微小目标图像。本发明成本低，计算复杂性低，原理简单灵活，不受目标运动速度的限制，对于静止在场景中或者具有和场景相同运动速度的微小目标同样可以检测到它的存在，抗噪声干扰性强，对复杂背景具有一定的鲁棒性。

主权项

1.一种基于傅立叶光学的微小目标检测仪的检测方法，所述检测仪包括图像获取预处理模块、图像配准模块和微小目标检测和输出模块，其中图像获取预处理模块由n个图像获取预处理子模块组成，每个图像获取预处理子模块都由CCD摄像头串接可编程视频信号处理器构成；图像配准模块由两个SRAM存储芯片和FPGA芯片组成；微小目标检测和输出模块由两个FLASH芯片和DSP芯片组成；n个可编程视频信号处理器的输出端分别接FPGA芯片的输入端，两个SRAM存储芯片和FPGA芯片双向通信连接，FPGA芯片和两个FLASH芯片分别与DSP芯片双向通信连接，其中n为自然数；其特征在于所述检测方法如下：采用CCD摄像头获取小眼图像，将所述小眼图像经过可编程视频信号处理器预处理后输出至FPGA芯片依次完成配准参数的估计和拼接处理、仿生物视觉的非线性压缩处理得到压缩后的图像，采用DSP芯片将所述压缩后的图像经过微小目标存在性分析和识别提取处理后输出微小目标图像；所述仿生物视觉的非线性压缩处理方法如下：将配准参数的估计和拼接处理得到的场景图像的亮度I经过仿生物视觉的非线性压缩得到压缩后的图像的亮度：其中I_mean是采用移动平均的方法求得的场景图像的亮度I的中点值；所述微小目标存在性分析和识别提取处理方法包括如下步骤：第一步，微小目标区域选取：选取与微小目标的尺寸相对应的局部图像块，以所述局部图像块为中心选取区域图像块，并计算所述局部图像块对比度：将所述压缩后的图像的对比度平均值作为阈值，遍历所述压缩后的图像，当局部图像块对比度C_local(x，y)大于所述阈值，则局部图像块所在区域进行目标检测，否则不进行目标检测；其中I_max是所述区域图像块亮度的最大值，I_min是所述区域图像块亮度的最小值，I_meanc(x，y)是所述压缩后的图像中以(x，y)为左上角像素的与微小目标的尺寸相对应的图像块的平均亮度值，ε＝0.1，x，y分别表示所述压缩后的图像的行和列，x，y都为自然数，下同；第二步，对需要进行目标检测的局部图像块求平均：采用需要进行目标检测的局部图像块为中心的区域图像块的平均亮度Ithred作为阈值分别在水平方向上和垂直方向上将需要进行目标检测的局部图像块为中心的区域图像块分出on图和off图，将on图和off图分别经过快速的自适应方法处理分别得到水平和垂直方向上的两个通道信号：其中，代表平移变换，下标h，v分别代表的是水平平移方向和垂直平移方向，上标p，和q分别代表水平方向和垂直方向的平移量，ΔF_von，ΔF_voff分别是on图和off图上垂直方向的梯度，ΔF_hon，ΔF_hoff分别是on图和off图上水平方向的梯度，F_on、F_off分别表示on图和off图的亮度，e表示自然对数，τ是自适应参数，随着梯度的正负取不同的值：当梯度为正时，τ＝1；当梯度为负时，τ＝100；第三步，融合处理：将第二步所述的两个通道信号分别通过池细胞融合在一起，然后将融合的结果再次融合输出微小目标图像：out(i，j)＝F_v×F_h，i和j分别表示微小目标图像的行数和列数。