留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

改进时空滤波的红外弱小目标检测

樊香所 范锦龙 文良华 徐智勇

樊香所, 范锦龙, 文良华, 徐智勇. 改进时空滤波的红外弱小目标检测[J]. 红外技术, 2022, 44(5): 475-482.
引用本文: 樊香所, 范锦龙, 文良华, 徐智勇. 改进时空滤波的红外弱小目标检测[J]. 红外技术, 2022, 44(5): 475-482.
FAN Xiangsuo, FAN Jinlong, WEN Lianghua, XU Zhiyong. Infrared Dim-Small Target Detection Based on Improved Spatio-Temporal Filtering[J]. Infrared Technology , 2022, 44(5): 475-482.
Citation: FAN Xiangsuo, FAN Jinlong, WEN Lianghua, XU Zhiyong. Infrared Dim-Small Target Detection Based on Improved Spatio-Temporal Filtering[J]. Infrared Technology , 2022, 44(5): 475-482.

改进时空滤波的红外弱小目标检测

基金项目: 

国家自然科学基金项目 62001129

广西自然科学基金 2021GXNSFBA075029

国家自然科学基金项目 61975171

详细信息
    作者简介:

    樊香所(1987-),男,博士,研究方向为计算机视觉与图像处理,E-mail: 100002085@gxust.edu.cn

    通讯作者:

    范锦龙(1975-),男,副研究员,主要从事遥感图像处理,E-mail: fanjl@cma.gov.cn

  • 中图分类号: TP751

Infrared Dim-Small Target Detection Based on Improved Spatio-Temporal Filtering

  • 摘要: 为了有效解决动态背景变化导致弱小目标检测率低的问题,文中提出了改进时空滤波的红外弱小目标检测算法。首先在分析红外图像成像特性的基础上,针对目标区、背景区和边缘轮廓区不同梯度特性的差异,提出改进的各向异性空域滤波算法,该算法充分利用空间域的梯度信息来构建不同方向的扩散滤波函数,并结合图像不同特性的梯度差异选取扩散函数值最小的两个方向的均值作为时域滤波结果,以最大限度地保留目标信号;接着为有效增强弱小目标的能量,针对高阶累积量仅利用像元点时域信息来构建能量增强的不足,提出了一种结合时空邻域块的能量增强算法,实验表明,本文提出的算法能有效提升动态场景下的弱小目标的检测能力。
  • 图  1  图像中不同组分的梯度差异

    Figure  1.  The gradient difference of different components in the image

    图  2  步长k与LSNR间的关系

    Figure  2.  The relationship between k and LSNR

    图  3  场景1不同算法的检测结果

    Figure  3.  Detection results of different algorithms in scene 1

    图  4  场景2不同算法的检测结果

    Figure  4.  Detection results of different algorithms in scene 2

    图  5  场景3不同算法的检测结果

    Figure  5.  Detection results of different algorithms in scene 3

    图  6  3个场景ROC曲线

    Figure  6.  ROC curves of different algorithms in three scenes

    表  1  序列图像信息

    Table  1.   Information of sequence images

    Image sequence Frame length/frame Image size Target size
    1 114 278×246 3×3
    2 50 180×180 3×3
    3 54 180×180 3×3
    下载: 导出CSV

    表  2  不同算法获取的背景建模结果

    Table  2.   Results obtained by different algorithms

    Scene Evaluating indicator ITH LRR IPI AF Proposed method
    1 AGV 16.44 32.44 44.88 14.57 58.89
    LSNR/dB 2.61 2.26 2.77 2.10 3.38
    2 AGV 26.89 27.67 30.22 22.78 48.56
    LSNR/dB 2.68 2.62 2.59 2.39 3.27
    3 AGV 17.33 33.56 34.89 17.18 72.44
    LSNR/dB 2.79 3.11 3.23 2.39 3.20
    4 AGV 21.33 22.78 28.33 17.63 73.67
    LSNR/dB 2.27 2.87 2.92 2.70 3.24
    5 AGV 24.89 25.11 27.44 20.71 97.00
    LSNR/dB 2.23 2.49 2.62 2.56 3.14
    下载: 导出CSV

    表  3  两种算法的增强结果

    Table  3.   Enhancement comparison of two algorithms

    Difference image HOC Proposed method
    AGV LSNR/dB AGV LSNR/dB AGV LSNR/dB
    72 3.20 102 5.75 225 12.67
    下载: 导出CSV
  • [1] 樊香所. 序列图像弱小目标检测与跟踪算法研究[D]. 成都: 电子科技大学, 2019.

    FAN Xiangsuo. Dim and Small Targets Detection and Tracking Algorithms in Sequence Image[D]. Chengdu: University of Electronic Science and Technology of China, 2019.
    [2] Bae T W, Kim Y C, Ahn S H, et al. An efficient two dimensional least mean square based on block statistics for small target detection[J]. Journal of Infrared, Millimeter, and Terahertz Waves, 2009, 30(10): 1092-1101. doi:  10.1007/s10762-009-9530-6
    [3] BAI X Z, ZHOU F G, JIN T. Enhancement of dim small target through modified top-hat transformation under the condition of heavy clutter[J]. Signal Processing, 2010, 90(1): 1643-1654.
    [4] 秦翰林, 周慧鑫, 刘上乾, 等. 基于双边滤波的弱小目标背景抑制[J]. 强激光与粒子束, 2009, 21(1): 25-28. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QJGY200901007.htm

    QIN H, ZHOU H, LIU S, et al. Dim and small target background suppression using bilateral filtering[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2009, 21(1): 25-28. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QJGY200901007.htm
    [5] 严高师, 毕务忠. 基于区域奇异性滤波的小目标检测[J]. 光学技术, 2006, 33(2): 163-165, 169. doi:  10.3321/j.issn:1002-1582.2006.02.003

    YAN G S, BI W Z. Detection algorithm of small target based on regional singularity filter[J]. Optical Technology, 2006, 33(2): 163-165, 169. doi:  10.3321/j.issn:1002-1582.2006.02.003
    [6] 连可, 王厚军, 李丹. 基于红外目标局部灰度特性分析的管道滤波方法[J]. 弹箭与制导学报, 2011, 31(4): 200-206. doi:  10.3969/j.issn.1673-9728.2011.04.057

    LIAN K, WANG H J, LI D. Pipeline filtering method based on feature analysis of local grey level of small infrared target[J]. Journal of Projectiles, Rockets, Missiles and Guidance, 2011, 31(4): 200-203, 206. doi:  10.3969/j.issn.1673-9728.2011.04.057
    [7] Oliver N M, Rosario B, Pentland A P. A Bayesian computer vision system for modeling human interactions[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000, 22(8): 831-843. doi:  10.1109/34.868684
    [8] Bouwmans T, Baf F E, Vachon B. Background modeling using mixture of Gaussians for foreground detection - a survey [J]. Recent Patents on Computer Science, 2008, 1(3): 219-237. doi:  10.2174/2213275910801030219
    [9] 何玉杰, 李敏, 张金利, 等. 基于低秩三分解的红外图像杂波抑制[J]. 光学与精密工程, 2015, 23(7): 2069-2078. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GXJM201507034.htm

    HE Y J, LI M, ZHANG J L, et al. Clutter suppression of infrared image based on three-component low rank matrix decomposition[J]. Optics and Precision Engineering, 2015, 23(7): 2069-2078 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GXJM201507034.htm
    [10] GUO J, WU Y, DAI Y. Small target detection based on reweighted infrared patch-image model[J]. IET Image Processing, 2018, 12(1): 70-79.
    [11] 陆福星, 李夜金, 陈忻, 等. 基于Top-Hat变换的PM模型弱小目标检测[J]. 系统工程与电子技术, 2018, 40(7): 1417-1422. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XTYD201807001.htm

    LU F X, LI Y J, CHEN X, et al. Weak target detection for PM model based on Top-hat transform[J]. Systems Engineering and Electronics, 2018, 40(7): 1417-1422. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XTYD201807001.htm
    [12] 周慧鑫, 赵营, 秦翰林, 等. 多尺度各向异性扩散方程的红外弱小目标检测算法[J]. 光子学报, 2015, 44(9): 146-150. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GZXB201509027.htm

    ZHOU H X, ZHAO Y, QIN H L, et al. Infrared dim and small target detection algorithm based on multi-scale anisotropic diffusion equation[J]. Acta Photonica Sinica, 2015, 44(9): 146-150. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GZXB201509027.htm
    [13] 唐意东, 黄树彩, 钟宇, 等. 基于形态学和高阶统计量的弱小运动目标检测[J]. 现代防御技术, 2016, 44(2): 151-156. doi:  10.3969/j.issn.1009-086x.2016.02.024

    TANG Y D, HUANG S C, ZHONG Y, et al. Moving dim target detection based on morphology and high-order statistics in infrared image[J]. Modern Defense Technology, 2016, 44(2): 151-156. doi:  10.3969/j.issn.1009-086x.2016.02.024
  • 加载中
图(6) / 表(3)
计量
  • 文章访问数:  174
  • HTML全文浏览量:  53
  • PDF下载量:  40
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-01-11
  • 修回日期:  2021-06-28
  • 刊出日期:  2022-05-20

目录

    /

    返回文章
    返回