[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

CN110706208A - 一种基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法 - Google Patents

一种基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110706208A
CN110706208A CN201910867599.1A CN201910867599A CN110706208A CN 110706208 A CN110706208 A CN 110706208A CN 201910867599 A CN201910867599 A CN 201910867599A CN 110706208 A CN110706208 A CN 110706208A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mean square
image
error
tensor
detection method
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910867599.1A
Other languages
English (en)
Inventor
杨万扣
李红
刘锡祥
王欢
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southeast University
Original Assignee
Southeast University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southeast University filed Critical Southeast University
Priority to CN201910867599.1A priority Critical patent/CN110706208A/zh
Publication of CN110706208A publication Critical patent/CN110706208A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10048—Infrared image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法，首先提出利用目标邻域块去预测中心像素灰度值；然后根据均方最小误差原理获得预测背景图和差分图；最后通过自适应阈值分割进行小目标检测。完成红外弱小目标检测。本发明能利用全局和局部特征共同探测弱小目标，且具有较强的抑制复杂背景干扰的能力。

Description

一种基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法
技术领域
本发明属于红外图像分析技术，具体为一种基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法。
背景技术
红外图像一般由背景杂波、目标和噪声三部分组成，由于远程距离和大气传播的影响，目标信号通常十分微弱，且和背景的对比度较低，容易淹没在背景杂波中，导致图像的信杂比低。而且红外小目标缺乏实际的尺寸和结构性特征。这使得小目标的检测在实践中有一定的难度。
现有红外弱小目标检测方法在解决这一问题时，仍有技术上的缺陷，如基于滤波的方法易于在背景边缘处出现大量虚检；基于对比度和显著性计算的方法对复杂边缘干扰，椒盐噪声敏感；基于背景和目标矩阵分解的方法对稀疏背景干扰敏感；基于传统机器学习的方法受感受野大小限制，虚警率较高。检测方法直接影响了应用系统的性能，因此检测的准确性和鲁棒性至关重要。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法，解决复杂背景干扰产生的虚警问题，具备较强的抑制复杂背景干扰和增强目标的能力。
实现本发明目的的技术方案为：一种基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法，包括以下步骤：
步骤1、通过中心窗口的8个邻域去预测中心像素灰度值，训练得到合适的权重模板，具体步骤为：
步骤11、设置与小目标尺寸相符的滑动窗口，将对应的图像块与模板进行卷积运算后得到预测图像，并计算预测图像与原始图像之间的灰度值误差；
步骤12、根据灰度值误差调节权重模板；
步骤2、使预测图像和原始图像之间的均方误差最小；
步骤3、自适应阈值分割；
步骤4、利用真实应用场景下包含真实弱小目标的样本图像，根据算法得到处理后的图像，依照评价标准对预测图像进行效果评估，在结果图上进行自适应阈值分割，完成红外弱小目标检测。
优选地，设置步骤11中滑动窗口的尺寸为9×9，将滑动窗口分为9个区域块，每个区域块的大小为3×3，以中央区域块为预测点，通过周围的8个邻域与模板卷积运算后得到中央区域块的中心像素预测灰度值，其中卷积运算的公式为
Figure BDA0002201721500000021
(j为迭代次数，W为权重，X为像素灰度值，Y为预测的像素灰度值)根据图像块邻域位置的不同，上式中的参数l,k的取值也有所变化。
优选地，步骤2中为了使预测图像和原始图像之间达到均方最小误差要求的步骤为：
步骤21、以二维图像作为两路信号，其中一路通过滤波器得到预测信号，即滑动窗口扫过某个图像块时，得到图像块的中心像素预测灰度值，将其与另一路信号作比较得到误差，当预测信号与原始信号不满足误差最小的判据时调节权重模板；
步骤22、利用梯度下降法原理，根据公式Wj+1＝Wj-μGj(μ为收敛因子，Gj是瞬时梯度)更新权重模板；
步骤23、依据最小均方误差原理，利用误差值的平方来代替均方误差，即MSE＝E(ej 2)，得到本实验中的权重更新公式：Wj+1＝Wj+2μ·ej·X(m-l,n-k)其中(W是权重，j为迭代次数，ej为第j次的迭代误差)，经过多次迭代之后使得均方误差最小。
优选地，步骤3进行自适应阈值分割的具体步骤为：
步骤31、将步骤22中得到的显著图按照Th＝μ+k×σ式子进行分割，μ和σ分别是显著图的灰度均值和标准差，k是参数。如果图中像素的灰度值高于阈值Th，我们认为它是目标区域，否则就认为是背景区域。
优选地，步骤4利用真实场景下的红外图像验证本发明的方法的性能的具体步骤为：
步骤41、由于红外图像的数据集较少，本发明的方法在2个数据集中进行了实验，其中一个是有序的序列图像，另一个是无序的序列图像。
步骤42、将几种常用的方法(Max-median,Max-mean,Top-hat,Left-TDLMS,Right-TDLMS)作为对比，再按照评价标准(其中包括信杂比增益SCRG，背景抑制因子BSF，接收机操作特性ROC曲线)对结果作出比较，用于判断此方法的优越性。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：本发明有效地参考和模拟了人类观察者利用肉眼检测弱小目标的行为过程，具体采用了类似于“主视图”视角的滤波算法，利用预测点周围的8个邻域信息来预测中心像素的灰度值，对差分图像的像素点灰度值平方处理，极大地增强了目标和背景的对比度，从一定程度上减弱了TDLMS算法的各向异性对检测结果的影响。
附图说明
图1为本发明的方法中滑动窗口选取的目标块及其邻域分布图。
图2为图像经过不同算法滤波前后的变化过程示意图，其中图2(a)(b)(c)(d)为原始图像,(a1)(b1)(c1)(d1)为max-median滤波后的图像，(a2)(b2)(c2)(d2)为max-mean滤波后的图像，(a3)(b3)(c3)(d3)为top-hat滤波后的图像，(a4)(b4)(c4)(d4)为left-TDLMS滤波后的图像，(a5)(b5)(c5)(d5)为right-TDLMS滤波后的图像，(a6)(b6)(c6)(d6)为本发明滤波后的图像。其中红色框标记的为真实的目标。
图3为图像滤波前后的灰度值三维图，其中(a)(b)(c)(d)为原始图像灰度值三维图，(e)(f)(g)(h)为本发明滤波后的图像灰度值三维图。
图4为红外图像的ROC曲线示意图。
图5为本发明以及现有方法分别在4种典型红外场景下的信杂比增益(SCRG)和背景抑制因子(BSF)。
具体实施方式
一种基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法，具体步骤为：
步骤1、设置滑动窗口的尺寸为9×9，将其分为9块区域，每个区域块的大小为3×3，以中央区域块的中心像素点为预测点，如图1所示。本发明中不同邻域块预测得到的像素灰度值分别如下：
B1：
Figure BDA0002201721500000031
B2：
B3：
Figure BDA0002201721500000041
B4：
Figure BDA0002201721500000042
B5：
Figure BDA0002201721500000043
B6：
Figure BDA0002201721500000044
B7：
B8：
Figure BDA0002201721500000046
中心位置窗口的中央像素点坐标为(m,n)，权重模板之和为1。
预测灰度值
Figure BDA0002201721500000047
残差E(m,n)＝X(m,n)-Y(m,n)。
步骤2、根据残差调节权重，使得预测图像和原始图像之间的均方误差最小。依据一维LMS算法，采用单个样本误差平方的梯度作为样本均方误差的梯度估计，根据梯度下降法更新权重得到下列式子：
Wj+1＝Wj-μGj，μ为收敛因子，Gj是瞬时梯度
Figure BDA0002201721500000048
Wj+1＝Wj+2μ·ej·X(m-l,n-k)
W是权重，j为迭代次数，ej为第j次的迭代误差，X是对应位置的像素灰度值。经过多次迭代使得滑动窗口扫描过的每个图像块得到的预测灰度值与其原始灰度值之间的均方误差最小，然后滑动窗口移至下一图像块的位置，重复上述步骤直至滑动窗口扫描完整张图像后得到最终的显著图。
步骤3、自适应阈值分割；
在最终的显著图上为了将目标从图像中检测出来，阈值分割公式如下：
Th＝μ+kσ，μ和σ分别是显著图的灰度均值和标准差，k是参数，依据图像来选取。如果图中像素的灰度值高于阈值Th，我们认为它是目标区域，否则就认为是背景区域。
步骤4、利用真实应用场景下包含真实弱小目标的样本图像，根据算法得到处理后的图像，依照评价标准对预测图像进行效果评估，在结果图上进行自适应阈值分割，完成红外弱小目标检测。其中评价标准包括信杂比增益(SCRG)和背景抑制因子(BSF)，接收机操作特性(ROC)曲线。如图4、5所示。
本发明是在2个不同数据集上进行实验的，其中一个数据集为有序的序列图像，另一个为无序的图像。图2给出了4种典型红外场景下的样本图像以及其它5种不同算法(包括：最大中值滤波max-median，最大均值滤波max-mean，形态学滤波top-hat，左向/右向二维最小均方误差滤波left-TDLMS，right-TDLMS)的对比结果，首先通过肉眼可以看出本发明的图像处理效果最佳，具有最高的检测性能。接着我们通过量化得到的结果来评价本发明的检测性能。
图3为4种典型红外场景下的灰度值三维图，可以看出原图像的灰度分布情况，包含大量噪声和背景杂波，而本发明的方法处理过后的图像灰度值三维图中噪声和背景杂波被明显抑制，目标被突出呈现，与图2中的结果图像给人的直观感受是一致的。
另外图4的ROC曲线中可以看出本发明的方法获得最高的检测性能，即能以最低的虚警率获得高检测率。
SCRG和BSF是衡量背景抑制效果的两个指标，一般来说SCRG和BSF的值越大，代表背景抑制的效果越好，则目标越突出。
Figure BDA0002201721500000051
SCRout，SCRin分别是输出和输入图像的信杂比；μT，μB，σB分别是目标的灰度均值，背景的灰度均值，背景的灰度标准差。
Figure BDA0002201721500000052
σin和σout分别是输入和输出图像的背景标准差。
通过几种方法的对比，本发明的方法处理后图像的SCRG值最大，BSF值较大，增强目标、抑制背景的效果最好。

Claims (6)

1.一种基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、通过中心窗口的8个邻域去预测中心像素灰度值，训练得到合适的权重模板，具体步骤为：
步骤11、设置与小目标尺寸相符的滑动窗口，将对应的图像块与模板进行卷积运算后得到预测图像，并计算预测图像与原始图像之间的灰度值误差；
步骤12、根据灰度值误差调节权重模板；
步骤2、使预测图像和原始图像之间的均方误差最小；
步骤3、进行自适应阈值分割；
步骤4、利用真实应用场景下包含真实弱小目标的样本图像，根据上述步骤的方法得到处理后的预测图像，依照评价标准对预测图像进行效果评估，在结果图上进行自适应阈值分割，完成红外弱小目标检测。
2.根据权利要求1所述的基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法，其特征在于：步骤11中滑动窗口的尺寸为9×9，将滑动窗口分为9个区域块，每个区域块的大小为3×3，以中央区域块为预测点，通过周围的8个邻域与模板卷积运算后得到中央区域块的中心像素预测灰度值，其中卷积运算的公式为
Figure FDA0002201721490000011
j为迭代次数，W为权重，X为像素灰度值，Y为预测的像素灰度值。
3.根据权利要求1所述的基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法，其特征在于，步骤2中为了使预测图像和原始图像之间达到均方最小误差要求的步骤为：
步骤21、以二维图像作为两路信号，其中一路通过滤波器得到预测信号，即滑动窗口扫过某个图像块时，得到图像块的中心像素预测灰度值，将其与另一路信号作比较得到误差，当预测信号与原始信号不满足误差最小的判据时调节权重模板；
步骤22、利用梯度下降法原理，根据公式Wj+1＝Wj-μGj，μ为收敛因子，Gj是瞬时梯度，更新权重模板；
步骤23、根据最小均方误差原理，利用误差值的平方来代替均方误差，即MSE＝E(ej 2)，得到权重更新公式：Wj+1＝Wj+2μ·ej·X(m-l,n-k)其中，W是权重，j为迭代次数，ej为第j次的迭代误差，X为像素灰度值，经过多次迭代之后使得均方误差达到最小。
4.根据权利要求1所述的基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法，其特征在于，步骤3进行自适应阈值分割的具体步骤为：
步骤31、将步骤22中得到的显著图按照Th＝μ+k×σ式子进行分割，μ和σ分别是显著图的灰度均值和标准差，k是参数，如果图中像素的灰度值高于阈值Th，它是目标区域，否则就为背景区域。
5.根据权利要求1所述的基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法，其特征在于：步骤4中对预测图像进行效果评估的具体步骤为：在2个数据集中进行实验，其中一个是有序的序列图像，另一个是无序的序列图像，将最大中值滤波,最大均值滤波,形态学滤波，左向二维最小均方误差滤波，右向二维最小均方误差滤波这几种方法作为对比，再按照评价标准对结果作出比较。
6.根据权利要求1或5所述的基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法，其特征在于：所述的评价标准包括信杂比增益SCRG，背景抑制因子BSF，接收机操作特性ROC曲线。
CN201910867599.1A 2019-09-13 2019-09-13 一种基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法 Pending CN110706208A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910867599.1A CN110706208A (zh) 2019-09-13 2019-09-13 一种基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910867599.1A CN110706208A (zh) 2019-09-13 2019-09-13 一种基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110706208A true CN110706208A (zh) 2020-01-17

Family

ID=69195540

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910867599.1A Pending CN110706208A (zh) 2019-09-13 2019-09-13 一种基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110706208A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111723808A (zh) * 2020-08-18 2020-09-29 中国人民解放军63686部队 一种基于最大值背景预测的红外弱目标提取方法
CN113111878A (zh) * 2021-04-30 2021-07-13 中北大学 一种复杂背景下的红外弱小目标检测方法
CN113822352A (zh) * 2021-09-15 2021-12-21 中北大学 基于多特征融合的红外弱小目标检测方法
CN115908807A (zh) * 2022-11-24 2023-04-04 中国科学院国家空间科学中心 一种弱小目标快速检测方法、系统、计算机设备及介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108682004A (zh) * 2018-04-16 2018-10-19 华中科技大学 一种基于局部信息的复杂背景下红外弱小目标检测方法
CN109902715A (zh) * 2019-01-18 2019-06-18 南京理工大学 一种基于上下文聚合网络的红外弱小目标检测方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108682004A (zh) * 2018-04-16 2018-10-19 华中科技大学 一种基于局部信息的复杂背景下红外弱小目标检测方法
CN109902715A (zh) * 2019-01-18 2019-06-18 南京理工大学 一种基于上下文聚合网络的红外弱小目标检测方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JINYAN NIE ET AL.: "An infrared small target detection method based on multiscale local homogeneity measure", 《INFRARED PHYSICS & TECHNOLOGY》 *
LILI WAN ET AL.: "Infrared Small Target Detection Using Two- Dimensional Least Mean Square Filter Based on Neighborhood Information", 《PROCEEDINGS OF THE SECOND INTERNATIONAL CONFERENCE ON MECHATRONICS AND AUTOMATIC CONTROL》 *
MOHIY M.HADHOUD ET AL.: "The Two-Dimensional Adaptive LMS (TDLMS) Algorithm", 《IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS》 *
YUAN CAO ET AL.: "Small Target Detection Using Two-Dimensional Least Mean Square (TDLMS) Filter Based on Neighborhood Analysis", 《INT J INFRARED MILLI WAVES》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111723808A (zh) * 2020-08-18 2020-09-29 中国人民解放军63686部队 一种基于最大值背景预测的红外弱目标提取方法
CN111723808B (zh) * 2020-08-18 2022-10-18 中国人民解放军63686部队 一种基于最大值背景预测的红外弱目标提取方法
CN113111878A (zh) * 2021-04-30 2021-07-13 中北大学 一种复杂背景下的红外弱小目标检测方法
CN113111878B (zh) * 2021-04-30 2022-03-18 中北大学 一种复杂背景下的红外弱小目标检测方法
CN113822352A (zh) * 2021-09-15 2021-12-21 中北大学 基于多特征融合的红外弱小目标检测方法
CN113822352B (zh) * 2021-09-15 2024-05-17 中北大学 基于多特征融合的红外弱小目标检测方法
CN115908807A (zh) * 2022-11-24 2023-04-04 中国科学院国家空间科学中心 一种弱小目标快速检测方法、系统、计算机设备及介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110472627B (zh) 一种端到端的sar图像识别方法、装置及存储介质
CN108389188B (zh) 一种稀疏高光谱异常目标检测方法
CN103871029B (zh) 一种图像增强及分割方法
CN110706208A (zh) 一种基于张量均方最小误差的红外弱小目标检测方法
CN109902715B (zh) 一种基于上下文聚合网络的红外弱小目标检测方法
CN107563433B (zh) 一种基于卷积神经网络的红外小目标检测方法
CN103729854B (zh) 一种基于张量模型的红外弱小目标检测方法
CN104899866B (zh) 一种智能化的红外小目标检测方法
CN105976330B (zh) 一种嵌入式雾天实时视频稳像方法
CN109934810B (zh) 一种基于改进粒子群小波神经网络的缺陷分类方法
CN107909027B (zh) 一种具有遮挡处理的快速人体目标检测方法
CN103942557B (zh) 一种煤矿井下图像预处理方法
CN106530271B (zh) 一种红外图像显著性检测方法
CN104834915B (zh) 一种复杂云天背景下小红外目标检测方法
CN108320306B (zh) 融合tld和kcf的视频目标跟踪方法
CN109215025B (zh) 一种基于非凸秩逼近极小化的红外弱小目标检测方法
CN102494675A (zh) 一种运动目标特征高速视觉捕捉方法
CN107403433A (zh) 一种复杂云背景下红外小目标检测方法
CN111369458B (zh) 基于多尺度滚动引导滤波平滑的红外弱小目标背景抑制方法
CN108399430B (zh) 一种基于超像素和随机森林的sar图像舰船目标检测方法
CN110400294B (zh) 一种红外目标探测系统及探测方法
CN108550145A (zh) 一种sar图像质量评估方法和装置
CN115359258B (zh) 一种成分不确定度测量的弱小目标检测方法及系统
CN110827262A (zh) 一种基于连续有限帧红外图像的弱小目标检测方法
CN110826575A (zh) 一种基于机器学习的水下目标识别方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200117

RJ01 Rejection of invention patent application after publication