复杂背景下红外弱小运动目标检测的新方法

第30卷 第9期航 空 学 报

Vo l 30No 9 2009年 9月ACT A A ERON A U T ICA ET A ST RO N AU T ICA SIN ICA Sept. 2009

收稿日期:2008 08 18;修订日期:2008 12 10基金项目:航空科学基金(20070112001)

通讯作者:毛峡E mail:moukyou@b uaa edu cn

文章编号:1000 6893(2009)09 1754

07复杂背景下红外弱小运动目标检测的新方法

黄康1

,毛峡1

,胡海勇1

,梁晓庚

2

(1 北京航空航天大学电子信息工程学院,北京 100191)

(2 中国空空导弹研究院,河南洛阳 417009)

Novel Approach to IR Moving Dim Target Detection Against C omplex Background

H uang Kang 1

,M ao Xia 1

,H u H aiyong 1

,Liang Xiao geng

2

(1 Scho ol of Electro nic and Informat ion Eng ineering ,Beijing U niver sity o f A er onautics and

A stro nautics,Beijing 100191,China)

(2 China A ir bo rne M issile Academy,L uoy ang 417009,China )

摘 要:提出了一种用于检测不同类型复杂背景下红外弱小运动目标的新方法。该方法能够根据图像信息自动选择背景预测算子;同时,针对不同类型复杂背景中目标和背景特性的差异,提出了 局部小目标可辨识度 的概念,并定义了一种有效的方法将其量化。在此基础上,采用蒙特卡罗实验方法构造了一种新的阈值函数,实现了单帧目标的检测,然后采用移动加权管道滤波提取目标的运动轨迹。实验结果表明,该方法对不同类型复杂背景的红外弱小运动目标具有很好的检测性能。

关键词:红外图像;背景预测;弱小运动目标检测;局部小目标可辨识度;蒙特卡罗方法中图分类号:T P391 4 文献标识码:A

Abstract:A nov el appro ach is pr oposed to detect moving dim infrar ed targ ets ag ainst different types of complex backgr ound Backg ro und pr edict or is select ed automatically based on imag e infor matio n M eanw hile,a co ncept of differ ent iatio n degr ee of lo cal small targ ets (DDL ST )is pro po sed fo r the discr epancy of char act eristics be tw een the tar get and t he backg ro und in co mplex backgr ound conditio ns,and an effectiv e metho d is defined to quantitize it A new thr esho ld function based on the DD LST is constr ucted by M onte Car lo metho ds to accom plish the targ et detecting algo rithm in a sing le frame T hen,v ariable w eig hted pipeline filter s ar e applied t o ex tr act the t race of mo ving dim tar gets T he exper imental r esults demo nstr ate the g oo d per formance o f this ap pro ach

Key words:inf rared imag e;backg ro und pr edict ion;detectio n of mo ving dim tar gets;differentiatio n deg ree o f small local targ ets;M onte Carlo methods

复杂背景下的红外弱小运动目标检测是红外

预警、红外自动寻的系统中关键技术之一,已经成为国内外的研究热点。而近年来,随着雷达隐身技术的飞速发展,使得此项技术在探测远距离隐身运动目标领域发挥着越来越重要的作用。典型的复杂红外背景包括:强起伏云层背景、带有阳光反射的海面背景、海天背景以及复杂低空地面混合背景等。现有的算法一般利用空域、频域、时域或者小波域的信息,针对某一特定的复杂背景进行红外图像序列中的弱小运动目标检测。常见的算法结构可分为 跟踪前检测 和 检测前跟踪 两类,具体的算法有:基于运动能量累计的方法[1]

、基于运动假设的方法[2]、基于管道滤波的方法[3]、

基于背景预测的方法[4]、基于形态学的方法[5]

和基于频域高通滤波器的方法[6]等;而对于不同类型的复杂背景的鲁棒性研究较少。

在当前的实时系统中,基于空间滤波的 跟踪前检测 算法的复杂性和实时性更好,更具有实际应用价值[7 11]

,因此本文基于 跟踪前检测 对上述各种典型复杂背景下的红外弱小运动目标进行研究。背景预测算法结构简单,易于实现,是一种抑制红外复杂背景行之有效的方法,然而以下3个问题限制了它对不同类型复杂背景的鲁棒性:!不同类型背景中目标和背景的相对特性不同;∀在残差图像中,真实目标的强度可能小于噪声[12];#红外成像器受到外界环境的干扰会发生随机抖动,某一帧的背景相对于前后帧可能会发生突变,甚至可能丢失目标。本文主要针对上述3个问题进行研究,提出了一种基于局部对数加