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基于自適應(yīng)模板匹配的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)

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作者:中國(guó)工程物理研究院應(yīng)用電子學(xué)研究所,四川綿陽(yáng)621900 時(shí)間:2007-02-06 來(lái)源:電子技術(shù)應(yīng)用 收藏

摘 要:提出了一種弱小目標(biāo)識(shí)別的新方法。從實(shí)際應(yīng)用出發(fā),考慮復(fù)雜的背景和大量的干擾噪聲,找到了一種適合弱小目標(biāo)識(shí)別的圖像相似性度量方法。為提高此方法的穩(wěn)定性,提出一種有效的修正方案,并結(jié)合提高匹配的速度。給出了算法實(shí)現(xiàn)的全過(guò)程,用實(shí)地拍攝的空中弱小目標(biāo)圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,得到了令人滿意的結(jié)果。 

關(guān)鍵詞 模板匹配   

復(fù)雜背景中弱小目標(biāo)的檢測(cè)一直是監(jiān)視和告警系統(tǒng)的重要組成部分。要求監(jiān)視和告警系統(tǒng)具備極快的反就只有及時(shí)地發(fā)現(xiàn)目標(biāo)、跟蹤目標(biāo)、捕獲和鎖定目標(biāo)。而監(jiān)視和告警系統(tǒng)為了增大其有效作用距離,要求在遠(yuǎn)距離發(fā)現(xiàn)目標(biāo),因此在絕大部分時(shí)間內(nèi),目標(biāo)在視場(chǎng)中是以小目標(biāo)(點(diǎn)和斑點(diǎn)目標(biāo))形態(tài)出現(xiàn)的,而且目標(biāo)的對(duì)比度一般都很低,要保證可靠、穩(wěn)定地檢測(cè)并跟蹤目標(biāo)有一定的難度。
 
模板匹配是基于圖像相似性度量、在現(xiàn)場(chǎng)獲取的實(shí)時(shí)圖像中尋找最接近目標(biāo)模板圖像區(qū)域的一種識(shí)別跟蹤方式。它無(wú)需對(duì)圖像進(jìn)行分割和特征提取處理,而只在原始圖像數(shù)據(jù)上進(jìn)行運(yùn)算,從而保留了圖像的全部信息。在目標(biāo)特征很不明顯的紅外弱小目標(biāo)識(shí)別中這是一種切實(shí)可行的識(shí)別跟蹤方法。由于紅外弱小目標(biāo)識(shí)別圖像本身所具有的目標(biāo)特征很不明顯、背景特征比較強(qiáng)等特點(diǎn),常用的相似性度量方法如最大近鄰點(diǎn)距離法(MCD)、二維最小絕對(duì)差累加和算法(MAD)[4]、基于邊緣特征的相似度量(ESD)[1,4]等并不適用。而歸一化互相關(guān)度量[3,5]則比較適合紅外弱小目標(biāo)的識(shí)別,匹配成功率要明顯高于其它的相似性度量方法,再結(jié)合修正,大大提高了算法的穩(wěn)定性。 

1 歸一化相關(guān)函數(shù) 

設(shè)模板T疊放在搜索圖S上平移,模板覆蓋下的那塊搜索圖叫做子圖Si,j,i,j為這塊子圖的左上角像點(diǎn)在S圖中的坐標(biāo),叫參考點(diǎn),從圖1中可以看出i和j的取值范圍為1i,j的相似程度: 

式(2)右邊第三項(xiàng)表示模板的總能量,是一個(gè)常數(shù),與(i,j)無(wú)關(guān);第一項(xiàng)是模板覆蓋下那塊子圖的能量,它隨(i,j)位置而緩慢改變;第二項(xiàng)是子圖像與模板的互相關(guān),隨(i,j)而改變。T與Si,j匹配時(shí)這一項(xiàng)的取值最大,因此可以用下列相關(guān)函數(shù)作相似性度量: 

將它應(yīng)用到圖像匹配,即將模板圖像在目標(biāo)圖像內(nèi)滑動(dòng),計(jì)算每個(gè)位置處的圖像與模板圖像的相關(guān)系數(shù)值R(i,j),得到整個(gè)圖像的一個(gè)相關(guān)曲面,尋找這個(gè)相關(guān)曲面的峰值即可確定最佳匹配位置。
 
2 自適應(yīng)模板修正 

在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤過(guò)程中,目標(biāo)模板維系了整個(gè)跟蹤的動(dòng)態(tài)過(guò)程。在序列圖像中,由于目標(biāo)在不斷變化,因此實(shí)際圖像必然存在著變形、噪聲、遮擋等變化。對(duì)模板進(jìn)行合理的更新是跟蹤的關(guān)鍵,選擇合適的模板更新策略,可以在一定程度上克服這些變化對(duì)跟蹤效果的影響。 

通過(guò)分析和試驗(yàn)仿真,本文首先對(duì)模板進(jìn)行中心加權(quán)修正,然后采用基于濾波與預(yù)測(cè)的模板圖像更新策略,即基于跟蹤置信度的加權(quán)自適應(yīng)模板更新算法。 

2.1 初始模板確定 

在跟蹤開(kāi)始時(shí),由于還沒(méi)有識(shí)別到目標(biāo)的所在區(qū)域,因此要確定一個(gè)初始模板,待首次識(shí)別到目標(biāo)后再對(duì)模板進(jìn)行完全刷新,以便后續(xù)跟蹤。實(shí)際應(yīng)用中,自動(dòng)目標(biāo)搜索主要針對(duì)遠(yuǎn)距離的單小目標(biāo),目標(biāo)大小約占5



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