一种基于显著性区域检测的红外舰船目标分割方法
【专利摘要】一种基于显著性区域检测的红外舰船目标分割方法，包含七个步骤：一、局部行对比度检测；二、边缘强度检测；三、显著线性结构检测；四、亮前景区域检测；五、显著性区域检测；六、局部显著性区域分割，对显著性图像分区域用基于均值、标准差和估计背景构造的自适应阈值处理得到初步舰船分割结果；七、显著性区域筛选，对于初步结果用显著性特征和形状特征进行筛选判别，最终得到舰船目标分割结果。本发明能够有效分割红外舰船图像，并能有效抑制复杂背景和光照不均带来的影响。
【专利说明】—种基于显著性区域检测的红外舰船目标分割方法
【技术领域】
[0001]本发明一种基于显著性区域检测的红外舰船目标分割方法，属于数字图像处理，模式识别和传感器【技术领域】。它主要涉及红外舰船目标分割、局部自适应阈值、显著性区域检测和目标筛选技术，能广泛应用于红外舰船目标分割、定位、识别与跟踪。
【背景技术】
[0002]基于视场中物体红外辐射特性的红外成像系统，其输出图像反映目标与背景之间温度及红外发射率的差异。近年来，红外图像在海航监控和海上搜寻中的应用使其取得了广泛关注。自动红外舰船目标分割通常是感兴趣目标分析如自动船只分类、识别与跟踪等等研究的首要关键步骤。然而一幅海面红外图像中包含了舰船目标、背景辐射、大气效应和海面波动信息，这使得红外图像具有低分辨率、低信噪比和低前景背景对比度的特点。同时，受距离、场景、天气、大气条件变化影响，红外目标和背景混叠程度大不相同，这都加大了红外舰船目标分割的难度。
[0003]基于Mean-shift的算法依靠区域融合实现目标检测，然而当红外图像对比度较低时一些小尺寸目标可能会被滤除或者被融合到背景(W.B Tao, J Liu1H JimUnifiedmean shift segmentation and graph region merging algorithm for infrared shiptarget segmentation.0ptical Engineering46 (12) (2007).(陶文兵等:红外舰船检测的归一化均值漂移分割与图融合算法.光学工程46(12) (2007).))。改进的活动轮廓模型如AC-LFE方法能够一定程度上抑制亮度不均的影响，但细分结果对初值敏感(K.H Zhang, H.H Song, L Zhang:Active contours driven by local image fittingenergy.Pattern recognition, 43 (4) (2010).(张开华等:局部图像能量控制的活动轮廓.模式识别43(4) (2010).))。FCM聚类是一类经典红外图像分割方法，经典FCM因不考虑空间信息而对噪声敏感，因此加入空间信息度量的FCM算法能够改善分割结果(J ffu, J Li, J Liu, J Tian:1nfrared image segmentation via fast fuzzy C-means withspatial information.Robotics and Biomimetics, 2004.R0B102004.1EEE InternationalConference on.1EEE, 2004.(吴谨等:基于快速空间模糊C均值的红外图像分割.2004年IEEE机器人与仿生技术国际学会.))。阈值法诸如大津阈值法、最大熵法和最小误差阈值法简单有效，但阈值法只考虑灰度信息而忽略空间信息。加入空间信息改进的阈值法如2D大津阈值法(J Zhang, J Hu:1mage segmentation based on2D Otsu method with histogramanalysis.Computer Science and Software Engineering, 2008International Conferenceon.1EEE, 2008, 6.(张军等:基于直方图分析的2D大津阈值法图像分割.2008年IEEE计算机科学与软件工程国际会议第六卷.))、2D熵阈值法(F Du,ff Shi, L Chen, Y Deng, ZZhu:1nfrared image segmentation with2_D maximum entropy method based on particleswarm optimization (PSO).Pattern Recognition Letters, 2005, 26 (5).(杜峰等:基于粒子群优化的2D最大熵法红外图像分割.模式识别快报，2005，26(5).))能在一定程度抑制噪声，然而阈值法受目标和背景之间的像素比率影响，如果目标像素比背景少太多则无法分割出目标。另外这些方法对于前景背景对比度较低的图像均无法取得良好分割效果。
[0004]通常舰船目标在视觉上具有显著的轮廓，因此检测显著性区域并用阈值分割每个显著性区域实现舰船分割的方案是可行的。
【发明内容】
[0005]1、目的:为了提高分割精度、改善分割效果，本发明提供了一种基于显著性检测的红外舰船目标分割方法，为红外舰船目标分割、定位、识别与跟踪等应用提供了有效工具。
[0006]2、技术方案:为了实现这个目的，本发明一种基于显著性区域检测的红外舰船目标分割方法，该方法具体步骤如下:
[0007]步骤一:局部行对比度检测。将原始图像双边滤波的结果作为后续输入图像。将整幅输入图像分块，以块矩阵为单位用当前块矩阵减去该行块矩阵均值得到差矩阵，取差矩阵每个元素的符号函数与差矩阵2范数的乘积作为局部行对比度度量值；
[0008]步骤二:边缘强度检测。分尺度分方向对图像检测边缘，并用不同尺度响应的乘积作为方向边缘，对两个方向边缘求和开方得到边缘强度特征图，进一步得到二值边缘特征图；
[0009]步骤三:显著线性结构检测。由海森矩阵构造检测线性结构的度量，并按不同尺度计算结果取最大来计算线性结构特征图及其对应二值图；
[0010]步骤四:亮前景区域检测。用滤波后的输入图减去基于高斯模型的估计背景，得到前景图并阈值处理得到二值前景图； [0011]步骤五:显著性区域检测。将上述四步得到的行对比度特征图，边缘强度特征图，显著线性结构特征图，前景图及二值前景图，和输入图通过归一化多元特征图融合来检测显著性区域，得到显著性图像；
[0012]步骤六:局部显著性区域分割。对于显著性图像中每一个显著性区域分别用基于均值、标准差和估计背景构造的自适应阈值处理得到初步舰船分割结果；
[0013]步骤七:显著性区域筛选对于上一步得到的初步舰船分割结果，通过设定最大区域显著度Max?和显著性边缘强度比民的参数范围以进一步滤除虚警，并对保留的显著性区域进行形状特征判别，包括对面积、紧密度、长短轴比率、顶部底部长度比设定阈值进行筛选，最终得到红外舰船目标分割结果。
[0014]本发明一种基于显著性区域检测的红外舰船目标分割方法。对于双边滤波后的图像，计算表征局部行对比度、边缘强度、线性结构信息以及亮前景区域信息等几幅特征图，将这些特征图进行归一化融合得到显著性图像。对于显著性图像按照显著性区域位置分别用基于均值、标准差和估计背景构造的自适应阈值进行处理，再将结果用几何特征筛选滤除虚警，得到红外舰船目标分割结果。
[0015]3、本发明的优点及功效是:本发明充分利用各种工具和信息，综合利用表征不同特性的特征图巧妙获取显著性图像，通过定义合理的自适应阈值，将显著性区域中的虚警进行一定程度滤除，最后利用舰船形状特征进一步滤除虚警得到目标。本发明为红外舰船目标分割、定位、识别与跟踪等应用提供了有效工具，具有广阔的市场前景与应用价值。
【专利附图】
【附图说明】[0016]图1为本发明基于显著性区域检测分割方法的流程框图。
[0017]图2为原始图像经过双边滤波处理的结果。
[0018]图3为局部行对比度的特征图。
[0019]图4为边缘强度的特征图。
[0020]图5为显著线性结构对应的二值图。
[0021]图6为亮前景区域对应的二值图。
[0022]图7为归一化融合多幅特征图的显著性图像。
[0023]图8为局部显著性区域分割结果。
[0024]图9为最终舰船目标的分割结果。
【具体实施方式】
[0025]为了更好地理解本发明的技术方案，以下结合附图对本发明的实施方式作进一步描述。
[0026]本发明一种基于显著性区域检测的红外舰船目标分割方法，其工作流程如图1所示，各部分具体实施细节步骤如下:
[0027]步骤一:局部行对比度检测
[0028]将原始图像双边滤波的结果作为输入图像If。将整幅图像分块成MXN个互不相交的子块{Pu，-,Ρ1Ν；...,Ρ?Ν；ΡΜ?,…，PmnK其中Pijd≤i≤Μ，I≤j≤N)为固定宽度大小为w的方块，第i行的平均块矩阵是该行所有块矩阵的均值矩阵记为HieanRowi,定义以块为单位的局部行对比度为 Jllx(Pij)=Sign(PijIieanRowi).| IPijIieanRowiI I2,其中 sign 是符
号函数:
【权利要求】
1.一种基于显著性区域检测的红外舰船目标分割方法，其特征在于:它包括以下具体步骤:步骤一:局部行对比度检测；将原始图像双边滤波的结果作为后续输入图像，将输入图像分为MXN个互不相交的块{Pn，…，P1N;…，PiN;PM1，…，PmJ，其中Pij (I≤i≤M，I≤j≤N)为固定宽度大小为w的方块，第i行平均块是该行所有块的均值块记为IiieanRowi,定义以块为单位的局部行对比度Ilre(Pij)=Sign(PijIieanRowi).| IPijIiea nRowj I2，其中sign是符号函数:
【文档编号】G06T7/20GK103996209SQ201410216050
【公开日】2014年8月20日 申请日期:2014年5月21日 优先权日:2014年5月21日
【发明者】白相志, 王鹏, 刘兆英 申请人:北京航空航天大学