張 帥，劉秉琦，李 勇，黃富瑜，陳玉丹，余 皓

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一種超大視場(chǎng)中紅外弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的快速檢測(cè)方法

張 帥1，劉秉琦1，李 勇2，黃富瑜1，陳玉丹1，余 皓1

（1.軍械工程學(xué)院 電子與光學(xué)工程系，河北 石家莊 050003；2.河南質(zhì)量工程職業(yè)學(xué)院，河南 平頂山 467000）

超大視場(chǎng)紅外凝視成像系統(tǒng)具有視場(chǎng)大、被動(dòng)探測(cè)、凝視探測(cè)等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，但當(dāng)系統(tǒng)用于弱小目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，由于背景復(fù)雜、噪聲干擾、目標(biāo)信息少等問(wèn)題，檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率往往不高。本文通過(guò)采用超大視場(chǎng)中空時(shí)域融合處理的思想，提出了一種基于最大化背景模型進(jìn)行背景抑制的改進(jìn)方法。該方法首先通過(guò)圖像預(yù)處理、多幀差分選取研究區(qū)域；然后通過(guò)改進(jìn)的背景預(yù)測(cè)模型檢測(cè)疑似目標(biāo)點(diǎn)；最后，利用鄰域相關(guān)準(zhǔn)則判定真實(shí)目標(biāo)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明：該方法將原方法中的目標(biāo)信噪比提高了5倍以上，灰度值提高了10倍以上，而且保留了更多的目標(biāo)信息。同時(shí)目標(biāo)檢測(cè)時(shí)間減少了50%以上，提高了檢測(cè)準(zhǔn)確性和檢測(cè)效率。

紅外弱小目標(biāo)；快速檢測(cè)；超大視場(chǎng)；最大化背景模型

0 引言

紅外探測(cè)系統(tǒng)因其被動(dòng)式探測(cè)、隱蔽性好等優(yōu)勢(shì)，被廣泛用于戰(zhàn)場(chǎng)偵察和預(yù)警等方面。隨著現(xiàn)代武器向著快速化、小型化發(fā)展，現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)呈現(xiàn)出“全方位實(shí)時(shí)”打擊的特點(diǎn)，紅外探測(cè)系統(tǒng)需要能夠?qū)崟r(shí)感知各個(gè)方向的來(lái)襲攻擊。超大視場(chǎng)紅外凝視系統(tǒng)具有探測(cè)空域大、實(shí)時(shí)性好、體積小等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，因此，在機(jī)器視覺(jué)[1]、自主導(dǎo)航[2]、激光告警[3]、目標(biāo)識(shí)別跟蹤[4]等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。

復(fù)雜環(huán)境下的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)一直是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一[5]。目前，針對(duì)小視場(chǎng)紅外目標(biāo)的檢測(cè)算法比較成熟，例如數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法、小波分析法、均值濾波法等。但是，在超大視場(chǎng)的紅外目標(biāo)檢測(cè)中，存在以下難點(diǎn)：

1）相比小視場(chǎng)，大視場(chǎng)背景更為復(fù)雜，噪聲干擾更多，目標(biāo)在探測(cè)器上的能量弱，信噪比低；

2）探測(cè)單元對(duì)應(yīng)的視場(chǎng)角大，目標(biāo)在像面上的成像面積僅為幾個(gè)像素甚至不足一個(gè)像素，形狀、紋理等特征信息不明顯；

3）單個(gè)探測(cè)元的空間分辨率低，因此目標(biāo)運(yùn)動(dòng)相對(duì)緩慢，目標(biāo)在幀幀之間的位置變化不明顯，不易區(qū)分。

在針對(duì)弱小目標(biāo)的檢測(cè)方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、小波分析等有較好的檢測(cè)效果，但紅外系統(tǒng)的檢測(cè)要求具有良好的實(shí)時(shí)性，而這些方法都會(huì)帶來(lái)繁瑣的計(jì)算過(guò)程，從計(jì)算量和實(shí)時(shí)處理上不能達(dá)到要求。通過(guò)背景抑制檢測(cè)目標(biāo)的方法較為簡(jiǎn)單、可靠，其中心思想就是利用背景估計(jì)的方法將背景預(yù)測(cè)出來(lái)，并在原圖像中去掉預(yù)測(cè)背景，達(dá)到檢測(cè)的目的[6-7]。背景抑制實(shí)則是一種低通濾波，近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外研究較多的包括圖像濾波、Top-hat法和自適應(yīng)權(quán)值法等。圖像濾波方法中包括均值濾波、高通濾波、維納濾波等方法，這些濾波方法往往針對(duì)某種噪聲具有一定的效果，但圖像中混合有多種噪聲，因此圖像濾波在使用中具有一定的局限性。Gonzalez R. C.介紹了典型的Top-Hat變換方法是一種數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算，該方法具有良好的實(shí)時(shí)性且硬件實(shí)現(xiàn)方便，但在灰度變化劇烈的雜波背景圖像中背景預(yù)測(cè)效果一般[8]。自適應(yīng)權(quán)值法根據(jù)圖像背景的變化改變權(quán)值，可達(dá)到準(zhǔn)確預(yù)測(cè)背景的目的。Ohki M所研究的最小均方濾波器采用的就是自適應(yīng)權(quán)值線性濾波的思想[9]。Leung將非線性濾波方法用于復(fù)雜背景的預(yù)測(cè)中，較線性濾波方法目標(biāo)檢測(cè)效果更好[10]。徐軍提出了一種最大化背景模型用于紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)的方法，能夠有效估計(jì)起伏較大的背景，提高紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)性能[11]。陳玉丹提出了一種最大化背景模型的改進(jìn)方法，達(dá)到了抑制干擾和提高信噪比的目的[12]。但是，考慮到超大視場(chǎng)中目標(biāo)的成像特點(diǎn)和運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)，單獨(dú)使用某種檢測(cè)方法的檢測(cè)效果和可靠性往往不高。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，在超大視場(chǎng)中采用基于空時(shí)域融合處理的方法，具有良好的檢測(cè)效果[13]。

綜上，本文在超大視場(chǎng)中采用空時(shí)域融合處理的思想對(duì)這種最大化背景模型進(jìn)行了改進(jìn)。該改進(jìn)方法通過(guò)圖像預(yù)處理和隔幀差分選取感興趣的研究區(qū)域，利用最小化背景模型預(yù)測(cè)背景和提取疑似目標(biāo)，利用鄰域相關(guān)判決準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)真實(shí)目標(biāo)檢測(cè)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，這種方法提高了超大視場(chǎng)中紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性。

1 背景預(yù)測(cè)方法

1.1 傳統(tǒng)背景預(yù)測(cè)方法

在紅外圖像中，在背景均勻的條件下，背景點(diǎn)與周圍背景相關(guān)性比較高，背景中的像素灰度值可通過(guò)周圍背景點(diǎn)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)，并且預(yù)測(cè)誤差通常較小。而目標(biāo)和噪聲點(diǎn)對(duì)于周圍背景的差別較大，相關(guān)性較差，通過(guò)周圍背景預(yù)測(cè)的目標(biāo)點(diǎn)和噪聲點(diǎn)的灰度值與實(shí)際灰度值差異較大，因此可以將原圖像和預(yù)測(cè)圖像進(jìn)行差分，達(dá)到抑制背景的目的。然后在差分后的圖像中，通過(guò)圖像濾波、多幀積累、閾值分割等方法進(jìn)一步濾除噪聲，從而提高紅外目標(biāo)的檢測(cè)概率。在傳統(tǒng)的背景預(yù)測(cè)方法中，一般通過(guò)在待預(yù)測(cè)點(diǎn)附近選取一定大小的預(yù)測(cè)窗口來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。設(shè)(,)是紅外圖像中待預(yù)測(cè)點(diǎn)(,)處的灰度值，則在其附近一定的空域內(nèi)，對(duì)該點(diǎn)的灰度預(yù)測(cè)值(,)為：

式中：(,)是第次自適應(yīng)迭代后的權(quán)值矩陣，大小為×?。差分圖像為：

(,)＝(,)－(,) (2)

為了提高檢測(cè)概率，權(quán)值矩陣(,)可通過(guò)多種方法設(shè)置為不同的濾波模板。其中，最為簡(jiǎn)單的一種是等值權(quán)重：

(,)＝1/(×) (3)

式中：是預(yù)測(cè)窗口的長(zhǎng)度。相較其他權(quán)重模板，這種等值權(quán)重不涉及級(jí)數(shù)，計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單、有效，同時(shí)具有良好的檢測(cè)效果和檢測(cè)快速性。

但是，這種方法只適用于背景均勻、起伏不大的紅外圖像中的目標(biāo)檢測(cè)。與小視場(chǎng)相比，超大視場(chǎng)中背景更加復(fù)雜，干擾更多，尤其是當(dāng)目標(biāo)處在背景變化較大的位置時(shí)，使用傳統(tǒng)的背景預(yù)測(cè)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)生較多的虛假目標(biāo)，這對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)是十分不利的。

1.2 最大化背景模型

針對(duì)在復(fù)雜背景中傳統(tǒng)背景預(yù)測(cè)方法效果不佳的狀況，最大化背景模型改善了這個(gè)問(wèn)題?！皡^(qū)域最大化背景模型”將預(yù)測(cè)區(qū)域分為4個(gè)區(qū)域，分別對(duì)應(yīng)歐幾里德的4個(gè)象限：

背景在4個(gè)象限中的預(yù)測(cè)值大小不一，取最大值作為該點(diǎn)的背景預(yù)測(cè)值：

這樣，經(jīng)過(guò)與原圖像差分后，如果預(yù)測(cè)點(diǎn)為背景點(diǎn)，差分后的圖像中該點(diǎn)像素灰度值小于或等于零，如果預(yù)測(cè)點(diǎn)為目標(biāo)點(diǎn)，可以通過(guò)閾值分割很好地將目標(biāo)從復(fù)雜背景提取出來(lái)。但是，這種方法一定程度上也減小了目標(biāo)點(diǎn)的灰度值和信噪比。

同時(shí)，相較小視場(chǎng)，超大視場(chǎng)中單個(gè)視場(chǎng)圖像要大的多，像素?cái)?shù)目是小視場(chǎng)中的數(shù)倍。如果單獨(dú)采用這種背景預(yù)測(cè)方法來(lái)抑制背景，無(wú)疑帶來(lái)了巨大的運(yùn)算量。而且在超大視場(chǎng)中，目標(biāo)本身信號(hào)強(qiáng)度和信噪比比較弱小，如果目標(biāo)作為像素原點(diǎn)的話，由于目標(biāo)點(diǎn)在其鄰域內(nèi)灰度值一般是最高的，目標(biāo)對(duì)背景預(yù)測(cè)也會(huì)有很大的貢獻(xiàn)，這會(huì)導(dǎo)致最大化背景模型預(yù)測(cè)的背景灰度值較高，經(jīng)過(guò)背景抑制后，目標(biāo)的能量會(huì)大大降低，信噪比也會(huì)減小，增加了后續(xù)目標(biāo)檢測(cè)的困難。基于此，應(yīng)該結(jié)合空時(shí)域融合處理的方式來(lái)提高其檢測(cè)效果。

2 超大視場(chǎng)中紅外弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

超大視場(chǎng)中通過(guò)大空域探測(cè)可以全方位、實(shí)時(shí)預(yù)警和偵察，但發(fā)現(xiàn)疑似目標(biāo)后需要快速檢測(cè)出來(lái)，此時(shí)，這些存在疑似目標(biāo)的區(qū)域就是我們感興趣的研究區(qū)域。但目標(biāo)檢測(cè)不能通過(guò)簡(jiǎn)單的預(yù)處理就獲取真實(shí)的目標(biāo)位置，需要對(duì)捕獲到的疑似目標(biāo)進(jìn)行判別，確定真實(shí)目標(biāo)。由于目標(biāo)在大視場(chǎng)中的運(yùn)動(dòng)具有連續(xù)性和軌跡性等特征，而噪聲是隨機(jī)的，沒(méi)有規(guī)律可言，因此可根據(jù)這些特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)。

2.1 研究區(qū)域最小化背景預(yù)測(cè)

幀間差分是一種傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)方法，這種方法通過(guò)對(duì)背景進(jìn)行抑制，提高目標(biāo)的檢測(cè)概率[14]。相比背景差分方法，這種方法對(duì)背景適應(yīng)性好，穩(wěn)定性高。但缺點(diǎn)是不易濾除噪聲、容易造成目標(biāo)空洞及目標(biāo)能量損失較大，導(dǎo)致檢測(cè)到的目標(biāo)中丟失了較多的有用信息。同時(shí)，超大視場(chǎng)中的目標(biāo)在幀與幀之間的位置變化不大，目標(biāo)可能存在重疊的部分，因此圖像幀間差分法不是十分準(zhǔn)確。隔幀差分法可以利用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置有規(guī)律的變化來(lái)抑制背景、突出疑似目標(biāo)，因此本文通過(guò)圖像預(yù)處理和隔幀差分完成對(duì)目標(biāo)的初步判決。在超大視場(chǎng)中通過(guò)確定感興趣的研究區(qū)域，可減小檢測(cè)運(yùn)算量、縮短檢測(cè)時(shí)間，從而提高檢測(cè)效率。如圖1，經(jīng)過(guò)隔幀差分的圖像中，存在灰度值相對(duì)較高的“疑似目標(biāo)”，可以利用這個(gè)特點(diǎn)選取研究區(qū)域。

確定研究區(qū)域后，利用最大化背景模型進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，目標(biāo)能量損失較大、信噪比降低的問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，本文對(duì)原方法進(jìn)行了改進(jìn)：在超大視場(chǎng)中的研究區(qū)域內(nèi)設(shè)置一定大小的疑似目標(biāo)窗口，預(yù)測(cè)時(shí)對(duì)其不進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，去除疑似目標(biāo)對(duì)背景預(yù)測(cè)的影響。同時(shí)，最大化背景預(yù)測(cè)對(duì)目標(biāo)點(diǎn)的背景預(yù)測(cè)灰度值偏高，造成目標(biāo)能量損失，因此本文采用最小化背景預(yù)測(cè)，即：

圖1 隔幀差分圖像灰度直方圖

Fig.1 Gray histogram of discontinuous frame-difference image

min(,)＝min{1(,),2(,),3(,),4(,)} (9)

這種方法確保了疑似目標(biāo)點(diǎn)的信號(hào)能量和信噪比較高，為后續(xù)檢測(cè)做好了準(zhǔn)備。本文綜合考慮檢測(cè)的準(zhǔn)確性和快速性，以初步檢測(cè)得到的疑似殘留目標(biāo)為中心，設(shè)置研究區(qū)域大小為90×90，圖2是采用最小化背景預(yù)測(cè)方法得到的背景預(yù)測(cè)圖像。圖2(a)、(b)分別是序列一中第16幀及預(yù)測(cè)背景，圖2(c)、(d)分別是序列二中第40幀及預(yù)測(cè)背景。

2.2 自適應(yīng)閾值分割

從圖2中可看出，經(jīng)過(guò)抑制后的背景中，疑似目標(biāo)與背景的對(duì)比度比較低，不易觀察，而且還存在一定的噪聲干擾。為提高疑似目標(biāo)與背景的對(duì)比度、濾除噪聲、降低目標(biāo)檢測(cè)的復(fù)雜程度，采用自適應(yīng)閾值分割的方法，閾值可采用：

＝＋×(10)

式中：是分割閾值；是圖像灰度平均值；是圖像的標(biāo)準(zhǔn)差；是權(quán)重系數(shù)，一般選取2～5。的選取大部分是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)公式獲得的，文中設(shè)置圖像目標(biāo)信噪比（SNR）為，即令＝SNR，可以取得良好的分割效果。但是實(shí)驗(yàn)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，閾值分割效果不佳，仍存在較多噪聲，原因是分割閾值偏小。這是因?yàn)轭A(yù)測(cè)窗口內(nèi)的圖像經(jīng)過(guò)與預(yù)測(cè)背景的差分之后，許多像素點(diǎn)的灰度值變?yōu)榱?，但?jì)算過(guò)程中也被統(tǒng)計(jì)在內(nèi)。為使閾值更好地匹配差分圖像、濾除噪聲，本文實(shí)驗(yàn)只考慮灰度值為非零的像素點(diǎn)，這樣，噪聲濾除效果得到了很好的提高，如圖3所示。

2.3 鄰域相關(guān)判定目標(biāo)

經(jīng)過(guò)在多幀圖像中對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)，目標(biāo)在每一幀圖像中的位置有所變化。通過(guò)對(duì)比可發(fā)現(xiàn)，在鄰域范圍之內(nèi)，目標(biāo)的位置變化是連續(xù)的，而噪聲點(diǎn)的變化是隨機(jī)的，或者噪聲點(diǎn)不存在。鄰域目標(biāo)判決準(zhǔn)則為：對(duì)于當(dāng)前圖像中出現(xiàn)的某個(gè)疑似目標(biāo)點(diǎn)，如果以后連續(xù)幀圖像中相應(yīng)的某個(gè)小鄰域內(nèi)出現(xiàn)次數(shù)在（≤）次以上，則判定該疑似目標(biāo)點(diǎn)為真實(shí)目標(biāo)，予以保留；否則判斷該點(diǎn)為噪聲點(diǎn)，予以剔除[15]。但是，單獨(dú)通過(guò)鄰域位置相關(guān)判定無(wú)法排除疑似目標(biāo)點(diǎn)，所以可以根據(jù)檢測(cè)目標(biāo)在超大視場(chǎng)中的成像及運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)判定。當(dāng)探測(cè)目標(biāo)距離較遠(yuǎn)，超大視場(chǎng)中真實(shí)目標(biāo)的成像面積一般為3～5個(gè)像素點(diǎn)，否則為假目標(biāo)；同時(shí)目標(biāo)在像面的運(yùn)動(dòng)速度一般不足0.5 pixels/frame，在連續(xù)的短時(shí)間內(nèi)，目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡可以近似為勻速直線運(yùn)動(dòng)。根據(jù)這些特點(diǎn)，可通過(guò)時(shí)域多步判斷逐步排除疑似目標(biāo)，最終確定真實(shí)目標(biāo)。

如圖4中(a)和(b)分別為在序列一和序列二連續(xù)10幀的隔幀圖像中，檢測(cè)到的亮點(diǎn)位置變化。從連續(xù)多幀圖像中可看出，亮點(diǎn)位置的變化是連續(xù)的，且都在預(yù)測(cè)的鄰域范圍內(nèi)，據(jù)此可判定此亮點(diǎn)為目標(biāo)點(diǎn)。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文對(duì)兩組超大視場(chǎng)中的弱小目標(biāo)進(jìn)行了檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。序列一中的目標(biāo)位于背景起伏較大的位置，通過(guò)原方法檢測(cè)得到的圖像中目標(biāo)信號(hào)十分微弱，目標(biāo)與背景對(duì)比度低，如圖5(b)，通過(guò)本文改進(jìn)方法，提高了目標(biāo)與背景的對(duì)比度，如圖5(c)。序列二中的目標(biāo)位于復(fù)雜天空背景中，噪聲較多，信噪比較低，通過(guò)原方法檢測(cè)得到的圖像中存在較多干擾，如圖5(e)，通過(guò)本文改進(jìn)方法，提高了目標(biāo)與背景的對(duì)比度，保留了較多的目標(biāo)信息，如圖5(f)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，在研究區(qū)域使用改進(jìn)的背景預(yù)測(cè)模型，很好地抑制了復(fù)雜背景，剔除了噪聲干擾，并且比較完整地保留了疑似目標(biāo)的有用信息。

圖2 研究區(qū)域背景預(yù)測(cè)及差分效果

圖3 自適應(yīng)閾值分割效果

表1、表2分別對(duì)比了序列一、序列二圖像中使用原方法和本文方法的檢測(cè)效果，包括研究區(qū)域內(nèi)目標(biāo)灰度平均值、圖像標(biāo)準(zhǔn)差、信噪比和檢測(cè)時(shí)間。從表中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可看出：在研究區(qū)域內(nèi)，原方法采用最大化背景模型檢測(cè)，本文方法通過(guò)自適應(yīng)閾值分割、去除目標(biāo)對(duì)背景的估計(jì)、最小化背景模型等方式進(jìn)行檢測(cè)，這兩種方法都具有一定的背景抑制效果，圖像的標(biāo)準(zhǔn)差都比原圖像有了較大的下降；經(jīng)過(guò)原方法背景抑制后，圖像中目標(biāo)平均灰度值下降嚴(yán)重，信噪比提高不明顯，而經(jīng)過(guò)本文的改進(jìn)方法進(jìn)行背景抑制后，目標(biāo)平均灰度值比原方法提高了10倍以上，信噪比提高了5倍以上，檢測(cè)時(shí)間也減少了50%以上，而原方法一般使用在全幅圖像中，檢測(cè)時(shí)間將變得更長(zhǎng)，十分不利于快速檢測(cè)?？傊ㄟ^(guò)在研究區(qū)域內(nèi)利用最小化背景模型抑制背景，對(duì)原方法的改進(jìn)效果明顯，基本實(shí)現(xiàn)了在超大視場(chǎng)中快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

4 結(jié)論

基于最大化背景模型的背景預(yù)測(cè)在小視場(chǎng)復(fù)雜背景中具有一定的檢測(cè)效果。但是，由于超大視場(chǎng)中背景更加復(fù)雜、干擾更多，這種方法的檢測(cè)效果不佳，例如目標(biāo)信息丟失嚴(yán)重，信噪比提高不夠明顯，甚至有所降低。針對(duì)這些問(wèn)題，本文提出了一種紅外弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的改進(jìn)方案，即采用空時(shí)域融合處理的思想，通過(guò)圖像預(yù)處理和隔幀差分選取研究區(qū)域，利用最小化背景模型預(yù)測(cè)背景，利用鄰域相關(guān)準(zhǔn)則確定真實(shí)目標(biāo)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，在超大視場(chǎng)的紅外弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中，本文的改進(jìn)方法效果明顯，并提高了目標(biāo)信噪比，減小了圖像標(biāo)準(zhǔn)差，縮短了檢測(cè)時(shí)間，保留了更多的目標(biāo)信息，具有良好的檢測(cè)效率和檢測(cè)準(zhǔn)確性。

圖4 目標(biāo)多幀檢測(cè)效果

Fig.4 Target detection effect of multi-frame

圖5 本文方法和原方法檢測(cè)結(jié)果對(duì)比

表1 序列一檢測(cè)效果

表2 序列二檢測(cè)效果

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Rapid Detection Method for Infrared Weak and Small Moving Target of Super Wide-field Image

ZHANG Shuai1，LIU Bingqi1，LI Yong2，HUANG Fuyu1，CHEN Yudan1，YU Hao1

(1.,,050003,;2,467000,)

The super wide-field infrared staring system has unique characters such as vast detection airspace, passive detection, staring detection, and so on. However, when a super wide-field infrared staring system is used to detect weak and small targets, it may show complex background, more noise jamming and little target information. So the detection accuracy is always low. By using the idea of spatial-temporal fusion processing in super wide-field image, an improved method based on maximum background model prediction is proposed in the paper. Firstly, image preprocessing and multi-frame difference are carried out to select study regions. Then, the improved model is used to detect all suspicious targets in whole infrared image. At last, the real target is confirmed by neighborhood correlation rule. The experiment proves that: the Signal to Noise Ratio(SNR) of proposed method is increased more than5 times and the gray value of target is increased more than 10 times. Meanwhile, more target information is preserved than before. The time of target detection is decreased by more than 50% and the accuracy and efficiency of detection are improved.

infrared weak and small target，rapid detection，super wide-field，maximum background model

TN215，TP391.9

A

1001-8891(2016)08-0693-06

2016-01-27；

2016-03-07.

張帥（1992-），男，山西呂梁人，碩士研究生，研究方向?yàn)榧t外目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤。E-mail：496352056@qq.com。