一种天空背景红外图像目标检测方法_李国强

第39卷，增刊 红外与激光工程 2010年5月 V ol.39 Supplement Infrared and Laser Engineering May .2010

收稿日期：2010-04-09

作者简介：李国强（1981-），男，陕西扶风人，工程师，主要从事目标检测、跟踪方面研究。Email:bqmsc@

一种天空背景红外图像目标检测方法

李国强，艾淑芳

（中航工业集团公司 洛阳电光设备研究所 国防科技重点实验室，河南 洛阳 471009）

摘要：天空背景下红外图像中大小目标共存时，通常无法采用一种方法完成检测。该文提出了一种适合于大小目标同时兼顾检出的算法。该方法首先采用数学形态学滤波对原图像进行Top-Hat 变换，进行预检测，同时对原始图像进行拉普拉斯梯度处理，得到面目标的边缘轮廓，从而得到完整的大目标。最后，对两个流程检测得到的目标结果进行信息融合，防止同一目标多次被检测，最终完成检测。试验表明，该方法能有效兼顾大小目标共存的检测。

关键词：目标检测； 红外图像； Top-Hat 变换； 拉普拉斯梯度

中图分类号：TN24 文献标识码：A 文章编号：1007-2276(2010)增(信息处理)-0685-04

A detecting method of infrared image target in sky background

LI Guo-qiang, AI Shu-fang

（Key Laboratory of National Defense Science and Technology, Luoyang 471009, China ）

Abstract : While the big targets and small targets coexist on a sky background, It is usually unable to achieve detection through only one method. The paper puts forward a kind of arithmetic which is fit for detecting big targets and small targets at the same time. The arithmetic adopted morphological filter to make a Top-Hat transform and pre-detection to the original image firstly, simultaneity through a laplacian grads processing to gain the edge outline of side-target, and a complete big target would be given out thereafter. At last, information of targets’ results, which were given by detections of two processes, would be integrated, to prevent times of detections for the same target, the detection would be completed finally. The test shows that this method could afford the detection for the co-existence of big and small targets effectively.

Key words: Target detecting; Infrared image; Top-hat transform; Laplacian grads

0 引 言

随着光电技术的迅速发展，红外探测技术作为一种被动的探测手段，已经在军事领域被广泛应用。一般情况下，由于目标距离远，目标成像为弱小的点目标，但随着距离的接近，目标将逐渐成为团状乃至面目标，而且可能存在近距离的目标和远距离的目标共存的情况，这时，就会出现点、面目标共存的情况。

由于天空存在云层大面积起伏的背景干扰，而小目标只有灰度信息和运动信息可用，一般的检测方法都采用抑制大面积的起伏背景来检出小目标，此时大目标的部分区域会被抑制，从而只有若干棱角边缘被当作几个目标检测出来。文中针对这种情况，在小目标检测的基础上，提出了一种大小目标共存的检测方法。该方法分为预检测和边缘提取两个阶段。预检测阶段采用小目标的预处理方法，进行背景抑制，在检测小

686 红外与激光工程：光电信息处理 第39卷

目标的同时会检测到大目标的部分边角；边缘提取阶段对图像进行梯度计算，得到大目标的边缘轮廓，在与预检测阶段的结果进行融合，完成目标检测。

1 预检测

由于图像中起伏背景的干扰，加上红外小目标只有灰度信息和运动信息可用，因此预检测阶段对红外图像的预处理是关键。

在空中红外小目标图像中，背景主要对应大面积平缓变化的场景，灰度之间有很强的相关性，因此属于图像的低频部分；而小目标灰度比背景高，与背景不相关，是孤立的亮斑，属于图像的高频部分；同时噪声、大目标和起伏背景的边缘也都属于高频分量；大目标内部变化缓慢，属于低频分量。预检测就是要检出属于高频分量的小目标和大目标的边缘棱角部分，并且很好的抑制大面积的背景，文中的预处理采用数学形态学的top －hat 变换

[1,2]

。

腐蚀和膨胀属于数学形态学的两个基本运算，假设灰度图像为f(x,y)，结构元为g(x,y)，腐蚀、膨胀定义如下：

()(,)min{(,)(,)|

(),();(,)}f b f b s t f x s y t b x y x s y t D x y D Θ=++−++∈∈（1）

()(,)max{(,)(,)|

(),();(,)}

f b f b s t f s x t y b x y s x t y D x y D ⊕=−−+−−∈∈（2）

式中：f D 和b D 分别表示f ，b 的定义域。

对图像先腐蚀，后膨胀就构成了形态学的开运算，定义如下：

()f b f b

b =Θ⊕D （3）

腐蚀可以去掉图像中较小尺寸的亮细节，

而膨胀可以填充图像中较小尺寸的暗细节，形态学开运算对图像处理后，腐蚀先滤除了图像中小的亮细节，膨胀又使得大区域被滤除的部分得到恢复，而被滤除的小亮细节不会恢复出来，因此经开运算处理后，图像中小于结构元尺寸的小目标以及大目标的部分边缘将会被滤除，只剩下大目标内部和大面积起伏的背景，并且背景的边缘部分能很好的保留。可以看出开运算是具有低通效果的，利用原图和开运算后的图像相减，将会有高通的效果，此时背景将被抑制，而开运算滤除的亮目标将会被提取出来，这就是开top-hat 变换。

文中考虑到处理的实时性，结构元选取简单的1×11大小对图像进行top-hat 变换，效果如图1、2所示。

图1 原图 Fig.1 Original image

图2 Top-hat 变换结果 Fig.2 Result of top-hat

2 边缘提取

图像中，虽然存在起伏云层干扰，但是云层的灰度在图像中具有一定的渐变分布，而面目标的灰度高于云层，而且较背景变化具有一定的突变。因此，利用梯度算子，对图像进行处理后，渐变的云层分布将会被抑制，目标将留下边缘轮廓，从而可以实现面目标的检测。

梯度算子选用二阶的拉普拉斯梯度算子[3]。其定义为：

222

22f f f x y ∂∂∇=+∂∂ （4）

利用二阶差分代替二阶导数，构成拉普拉斯二阶微分算子，即

2(1,)(1,)(,1)

(,1)4(,)

f f i j f i j f i j f i j f i j ∇=++−+

++−−（5）

对图1采用拉普拉斯梯度算子处理，其结果图像如图3所示。

图3 拉普拉斯梯度结果 Fig.3 Result of Laplacian grads