专利名称：基于最优化方法的红外弱小目标距离探测方法
技术领域：
本发明属于距离探测检测技术，特别是一种基于最优化方法的红外弱小目标距离探测方法。
背景技术：
从红外图像序列中检测弱小目标并探测其距离一直是目标探测领域中的难题之一。目标与场景的运动都会体现在图像序列中，根据目标的图像与运动特性，分析检测提取目标。对图像中的目标进行测距，被动测距在工业和军事应用领域具有重要意义，诸如机器人视觉系统、基于运动分析的空间卫星跟踪系统、导弹火控系统、自动飞行器着陆与精确导航系统，军事侦察的航空或卫星照片的自动分析系统等领域均有广泛的应用。通常测距的方法有单站式和多站式两类，多站式要求多个平台同时对目标进行定位，这种方法是目前常用的被动测距方法，其原理较简单，但是对各平台之间保持数据通信以及各平台之间的位置有较高的要求，这对于对系统体积，工作精度要求较高的应用是不适合的。故一般选择单站被动测距方案。单站被动定位方法是利用测量平台上的单一红外探测器对目标进行探测和定位，这一方面一直是国内外众多学者研究的热点，由于这种定位体制难度大，目前国内大多数的研究都是基于匀速直线运动这一基本运动模型的(文献I:钱铮铁.一种用于红外警戒系统的被动测距方法.红外与毫米波学报，2001，20(4) :31广314)。文献2基于目标运动模型，利用系统测量得到的目标信息估算其距离(殷世民，付小宁，刘上乾.对固定平台红外单站被动定位技术研究，光子学报，2004，33 (2) :237 239)。文献3基于目标与背景的辐照度差，在单站单波段条件下对地面目标被动测距进行了研究(路远，凌永顺，吴汉平，李晓诬.地面目标的红外被动测距研究，红外与毫米波学报2004，23 (I): 77 80)。但这里的目标是较大的目标，就可以利用其尺寸的变化，辐照度变化的情况完成定位的估计。但是对于小目标的单站定位技术，目前还没有报道。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于最优化方法的红外弱小目标距离探测方法，对红外弱小目标图像进行探测检测小目标并利用构造最优化方程达到快速目标距离探测的目的。实现本发明目的的技术解决方案为一种基于最优化方法的红外弱小目标距离探测方法，将源图像利用中值滤波进行预处理，然后用罗宾逊滤波进行奇异点探测，并自适应调整阈值进行图像分割，再用提取的目标做航迹关联，最终得到目标的角度信息，利用构造的最优化方程通过最梯度法求解出目标距离信息。本发明与现有技术相比，其显著优点利用背景抑制和航迹关联的算法提取出目标，由图3图4的实验对比，发现通过背景抑制，去除了大量的背景杂波点的干扰，滤除了部分虚警，再通过航迹关联最终锁定目标。再利用角度测量计算目标距离，构造的最优化方程较传统最小二乘的方法，可以通过一个探测器完成目标的距离结算，同时控制了收敛速度，保证其在15s内完成距离收敛。而且仅运用了目标的运动信息使得可观测性的观测条件也放宽了不少。下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
图I是本发明的流程图。图2是视屏中截取的两帧带有弱小目标的红外图像。图3是传统方法分割的结果。图4是利用自适应图像分割法分割的结果。图5是数据关联后提取目标的结果。图6是距离评估的结果。
具体实施例方式本发明基于最优化方法的红外弱小目标距离探测方法是将源图像利用中值滤波进行预处理，然后用罗宾逊滤波进行奇异点探测，并自适应调整阈值进行图像分割，再用提取的目标做航迹关联，最终得到目标的角度信息，利用构造的最优化方程通过最梯度法求解出目标距离信息。对于点阵MXN大小的图像f (X，y)，其步骤如下步骤I :红外图像的预处理由于红外探测器的材料以及工艺等原因，红外图像存在不可避免的非均匀性、盲元。本文采用最大中值滤波这一非线性统计排序滤波方法，公式如下，滤波器的窗口选择与目标尺寸相当，尽可能保留目标的能量和背景的边缘。
权利要求
1.一种基于最优化方法的红外弱小目标距离探测方法，其特征在于将源图像利用中值滤波进行预处理，然后用罗宾逊滤波进行奇异点探测，并自适应调整阈值进行图像分割，再用提取的目标做航迹关联，最终得到目标的角度信息，利用构造的最优化方程通过最梯度法求解出目标距离信息。
2.根据权利要求I所述的基于最优化方法的红外弱小目标距离探测方法，其特征在于对于MXN大小的图像f (X，y),对每帧红外图像的进行预处理
3.根据权利要求I所述的基于最优化方法的红外弱小目标距离探测方法，其特征在于对预处理图像进行奇异点处理
4.根据权利要求I所述的基于最优化方法的红外弱小目标距离探测方法，其特征在于图像分割是对奇异点处理的结果进行自适应的阈值分割，分割的阈值为Tval (i, j) = mean(f(i_a:i+a, j_a:j+a) + y Xsqrt(var(f(I:M, I:N))a为求取均值的小窗口的尺寸，Y为系数，是为了平均各种不同场景复杂度下的阈值，sqrt为开根号运算，var为求方差运算，从而提取点目标。
5.根据权利要求I所述的基于最优化方法的红外弱小目标距离探测方法，其特征在于航迹关联是利用多假设的方法对提取出的点目标进行关联，只有在关联波门范围内的才能进入该航迹，然后对滤波后的航迹进行筛选，挑选出符合目标航迹规律的航迹，从而为最终确定的目标坐标。
6.根据权利要求I所述的基于最优化方法的红外弱小目标距离探测方法，其特征在于构造最优化方程的过程为 设目标高度为h，则η时刻的目标的坐标为 xm (n, h) = (h-zc (η)) *cot (b (η)) *cos (a (n)) +xc (n)ym (n, h) = (h-zc (η)) *cot (b (η)) *sin (a (n)) +yc (n) zm (n, h) =h xc (n) >yc (n) >zc(n)为n时刻探测器的坐标,b (n)为η时刻的俯仰角，a(n)为η时刻的方位角； 最优化方程为隔帧的坐标差 d (n, h) = (xm (n, h) _xm (n, h_l)) * (xm (n, h) _xm (n, h_l)) + (ym (n, h) -ym (n, h_l)) I为隔帧的帧数。
7.根据权利要求I所述的基于最优化方法的红外弱小目标距离探测方法，其特征在于用最优化方程通过最速梯度法求解距离，得到迭代距离为h (n) =h (n-1) +k*d(n, h (n_l))，迭代中未知量高度的初始量h (O)设为O。
全文摘要
本发明公开了一种基于最优化方法的红外弱小目标距离探测方法，将源图像利用中值滤波进行预处理，然后用罗宾逊滤波进行奇异点探测，并自适应调整阈值进行图像分割，再用提取的目标做航迹关联，最终得到目标的角度信息，利用构造的最优化方程通过最梯度法求解出目标距离信息。本发明通过一个探测器完成目标的距离结算，同时控制了收敛速度。
文档编号G06T7/00GK102937438SQ20121027546
公开日2013年2月20日 申请日期2012年8月3日 优先权日2012年8月3日
发明者陈钱, 秦剑, 顾国华, 钱惟贤, 何伟基, 隋修宝, 张闻文, 路东明, 任侃, 于雪莲, 李宏哲 申请人:南京理工大学