肖 寧，李愛(ài)軍

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多特征差異決策耦合Top-Hat 變換的紅外目標(biāo)檢測(cè)

肖 寧，李愛(ài)軍

( 山西財(cái)經(jīng)大學(xué)信息管理學(xué)院，太原030006 )

為了提高紅外圖像弱小目標(biāo)在復(fù)雜背景干擾下的檢測(cè)精度，本文提出了基于多特征相似度差異決策與改進(jìn)的Top-Hat變換的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法。該算法通過(guò)經(jīng)典的Top-Hat的單一結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行分割，形成多尺度結(jié)構(gòu)元素，并依據(jù)弱小目標(biāo)與其周圍背景之間的灰度差異，定義了灰度變化映射，通過(guò)計(jì)算其均值與方差，構(gòu)建目標(biāo)決策因子，并將其與多尺度結(jié)構(gòu)元素嵌入到Top-Hat變換中，形成了新的Top-Hat變換；隨后，聯(lián)合灰度強(qiáng)度、對(duì)比度以及結(jié)構(gòu)信息，建立多特征緊密度差異模型，提取包含真實(shí)弱小目標(biāo)與可疑目標(biāo)的候選區(qū)域；最后，基于弱小目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的連續(xù)性，引入管道濾波模式，將候選區(qū)域中的可疑目標(biāo)剔除，保留真實(shí)弱小目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明：與當(dāng)前紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法相比，在復(fù)雜背景干擾下，所提算法的檢測(cè)精度更高，能夠?qū)⑷跣∧繕?biāo)完整地檢測(cè)出來(lái)，具有更好的ROC特性曲線。

紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)；多特征緊密度差異；Top-Hat變換；灰度變化映射；管道濾波模式

0 引 言

為了精確檢測(cè)紅外弱小目標(biāo)，各國(guó)學(xué)者設(shè)計(jì)了相應(yīng)的紅外弱小目標(biāo)精確檢測(cè)算法[1-2]。如方義強(qiáng)等人[3]設(shè)計(jì)了基于方差標(biāo)記的形態(tài)學(xué)紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法，通過(guò)利用圖像像素的局部方差與閾值識(shí)別條件對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)記，并借助Top-Hat運(yùn)算對(duì)目標(biāo)進(jìn)行增強(qiáng)。然而，該技術(shù)采用的經(jīng)典Top-Hat變換算子的膨脹與腐蝕結(jié)構(gòu)元素相同，且為單一結(jié)構(gòu)，易丟失部分目標(biāo)信息，難以區(qū)分強(qiáng)雜波與真實(shí)目標(biāo)。Wang等人[4]利用紅外目標(biāo)與其周圍背景的灰度分布差異，提取特征點(diǎn)，并計(jì)算每個(gè)特征點(diǎn)的加權(quán)灰度核，將4個(gè)的特征點(diǎn)的加權(quán)灰度核視為決策閾值，完成弱小目標(biāo)檢測(cè)。然而，這種檢測(cè)算法單純利用小目標(biāo)的灰度特性，忽略了目標(biāo)的空域特征，難以有效剔除虛假目標(biāo)。王曉陽(yáng)[5]等人提出了局部對(duì)比度結(jié)合區(qū)域顯著性紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)，利用圖像信息熵和局部相似性獲取顯著性區(qū)域，并引入自適應(yīng)閾值分割，完成對(duì)目標(biāo)進(jìn)行精確檢測(cè)。但是，該技術(shù)僅利用對(duì)比度特征來(lái)實(shí)現(xiàn)虛假目標(biāo)決策，忽略了弱小目標(biāo)與周圍背景的結(jié)構(gòu)差異，使其難以消除虛假目標(biāo)，導(dǎo)致檢測(cè)精度不理想。Nasiri[6]等人提出了顯著性映射融合的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，通過(guò)結(jié)合靜態(tài)與動(dòng)態(tài)目標(biāo)顯著性映射，充分增強(qiáng)點(diǎn)目標(biāo)，將其從復(fù)雜背景中分割出來(lái)，完成目標(biāo)檢測(cè)。但是，該技術(shù)是利用形狀與溫度信息來(lái)實(shí)現(xiàn)檢測(cè)，然而點(diǎn)目標(biāo)的可用形狀信息較少，忽略了目標(biāo)與背景的灰度差異，使其檢測(cè)精度不佳。Kaveh Ahmadi[7]等人提出了對(duì)偶樹(shù)復(fù)小波變換與支持向量機(jī)的弱小目標(biāo)檢測(cè)跟蹤技術(shù)，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其技術(shù)的有效性。但弱小目標(biāo)中可用的細(xì)節(jié)信息較少，使其候選目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的虛警較多，且支持向量機(jī)忽略了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的連續(xù)性，難以剔除固定噪聲虛警。

雖然弱小目標(biāo)僅占幾個(gè)像素，但其真實(shí)目標(biāo)區(qū)域的灰度通常會(huì)有劇烈變換，使其灰度值要高于周圍背景的灰度，且弱小目標(biāo)的對(duì)比度與結(jié)構(gòu)信息與背景也存在差異，因此，本文設(shè)計(jì)了基于多特征相似度差異決策與改進(jìn)的Top-Hat變換的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法。通過(guò)利用新的Top-Hat來(lái)有效抑制雜波與噪聲背景；再建立多特征相似度差異模型，提取包含真實(shí)弱小目標(biāo)與可疑目標(biāo)的候選區(qū)域；最后，引入管道濾波模式，有效區(qū)分可疑目標(biāo)與真實(shí)弱小目標(biāo)。最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試了所提算法的弱小目標(biāo)檢測(cè)精確。

1 本文紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法

本文提出的基于多特征相似度差異決策與改進(jìn)的Top-Hat變換的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法過(guò)程見(jiàn)圖1，主要有：1) 基于改進(jìn)的Top-Hat紅外弱小目標(biāo)背景抑制；2) 基于多特征相似度差異模型的候選區(qū)域提??；3) 基于管道濾波模式的弱小目標(biāo)檢測(cè)。

1.1 基于改進(jìn)的Top-Hat的紅外弱小目標(biāo)背景抑制

經(jīng)典Top-Hat算子的白Top-Hat操作元素與黑Top-Hat操作元素的模型為[3]

依據(jù)式(1)~式(2)可知，經(jīng)典的Top-Hat變換主要是利用相同的結(jié)構(gòu)元素對(duì)其完成膨脹與腐蝕，不能充分利用弱小目標(biāo)與周圍背景的差異特性，使其難以過(guò)濾差異較大的起伏背景，降低了區(qū)分真實(shí)目標(biāo)與噪聲、雜波的能力，使其過(guò)濾結(jié)果存在較多的虛假目標(biāo)。如圖2(a)所示，在該圖像中加入一個(gè)目標(biāo)區(qū)域與噪聲，利用結(jié)構(gòu)元素(見(jiàn)圖2(b))對(duì)應(yīng)的腐蝕與膨脹，結(jié)果見(jiàn)圖2(c)、圖2(d)，經(jīng)過(guò)經(jīng)典Top-Hat變換后，有效凸出了真實(shí)目標(biāo)，但過(guò)濾圖像中仍存在虛假目標(biāo)，圖2(e)的小黑框所指。圖2(f)是帶有起伏背景的紅外目標(biāo)圖像，利用經(jīng)典Top-Hat變換后，其輸出結(jié)果見(jiàn)如2(g)所示，其抑制效果不佳，輸出圖像仍殘留部分背景。

圖2 不同的Top-Hat變換結(jié)果

為了解決經(jīng)典Top-Hat變換的不足，本文在文獻(xiàn)[8]的Top-Hat變換基礎(chǔ)上，通過(guò)將結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行分割，利用不同的尺度結(jié)構(gòu)元素來(lái)消除噪聲與識(shí)別目標(biāo)。文獻(xiàn)[8]通過(guò)將目標(biāo)周圍背景像素引入到經(jīng)典Top-Hat變換中，充分利用目標(biāo)與背景的差異特性，增強(qiáng)Top-Hat性能。若紅外圖像為，則式(1)~式(2)將變?yōu)閇8]

同時(shí)，為了增強(qiáng)Top-Hat算子中的結(jié)構(gòu)元素的適應(yīng)性，本文利用4個(gè)不同方向(0°，45°，90°，135°)的結(jié)構(gòu)元素來(lái)替代文獻(xiàn)[8]中單方向結(jié)構(gòu)元素，聯(lián)合式(5)，形成多尺度Top-Hat變換:

為了增強(qiáng)多尺度Top-Hat變換機(jī)制的識(shí)別能力，避免真實(shí)目標(biāo)的亮區(qū)域丟失，有效區(qū)分真實(shí)目標(biāo)的亮區(qū)域與雜波背景，本文依據(jù)弱小目標(biāo)與其周圍背景之間的灰度差異，定義了灰度變化映射，通過(guò)計(jì)算其均值與方差，構(gòu)建目標(biāo)決策因子。首先，定義一個(gè)窗口的尺寸為′，用其來(lái)計(jì)算每個(gè)像素的灰度變化映射值，其中心對(duì)應(yīng)圖像的每個(gè)像素，則在窗口內(nèi)，圖像像素的最大灰度值與最小灰度值為、，其中，(，)?[0，-1]。那么，像素的灰度變化映射為

依據(jù)式(8)可知，窗口的大小對(duì)Top-Hat過(guò)濾質(zhì)量有重要影響。值越大，則會(huì)導(dǎo)致像素的值超過(guò)整個(gè)紅外圖像的灰度差值max()-min()(其中，為初始紅外圖像)；因此，應(yīng)該小于目標(biāo)區(qū)域尺寸。通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)測(cè)試出，當(dāng)滿足如下條件時(shí)，其具有較好的增強(qiáng)效果：

根據(jù)以上分析可知，紅外圖像可分為三部分：目標(biāo)區(qū)域、目標(biāo)區(qū)域的邊緣區(qū)域、雜波背景。由于目標(biāo)區(qū)域內(nèi)灰度值的連續(xù)性，目標(biāo)區(qū)域的值比較小；而目標(biāo)區(qū)域的灰度值要大，故邊緣區(qū)域的較大，根據(jù)這些較大的值，標(biāo)記出目標(biāo)區(qū)域；另外，雜波背景的值最小，從而利用這些較大的值標(biāo)記出雜波背景區(qū)域。因此，較大的值與較小的值分別對(duì)應(yīng)目標(biāo)區(qū)域與雜波背景區(qū)域。另外，目標(biāo)區(qū)域的像素灰度值更大，而雜波背景區(qū)域的像素灰度值更小，經(jīng)過(guò)Top-Hat變換的開(kāi)運(yùn)算后，目標(biāo)區(qū)域的灰度變化要大于雜波背景區(qū)域；而較大的值同樣是目標(biāo)區(qū)域與雜波背景區(qū)域的灰度差異，故較大的值更加接近目標(biāo)區(qū)域的灰度變化，且要大于雜波背景區(qū)域的灰度變化。因此，存在一個(gè)邊界值，能夠區(qū)分開(kāi)運(yùn)算處理后的圖像的大、小灰度變化。故本文將該邊界值定義為目標(biāo)決策因子：

隨后，利用改進(jìn)后的Top-Hat變換機(jī)制過(guò)濾圖2(f)，結(jié)果見(jiàn)圖2(i)，可見(jiàn)，該Top-Hat變換繼承了文獻(xiàn)[8]的優(yōu)勢(shì)，消除了大部分背景雜波與噪聲，僅殘留了少量的強(qiáng)噪聲，且保持了目標(biāo)區(qū)域邊緣特征。

1.2 基于多特征緊密度差異模型的候選目標(biāo)區(qū)域提取

通常，紅外弱小目標(biāo)在其局部區(qū)域內(nèi)具有最大的強(qiáng)度[10]。為了提高檢測(cè)效率與精度，本文定義了多特征緊密度差異模型，來(lái)提取候選目標(biāo)區(qū)域。如圖3所示，將任意位置的像素視為中心，再定義一個(gè)圖像中心塊及其周圍的8個(gè)子塊Y，其尺寸為，則多特征緊密度測(cè)量可分為：灰度強(qiáng)度、對(duì)比度以及結(jié)構(gòu)。則多特征緊密度測(cè)量模型(Multi-Feature Tightness Measure，用表示)為

根據(jù)式(13)可知，模型的動(dòng)態(tài)范圍為[-1,1]，對(duì)于任意的，當(dāng)時(shí)，的取值為1；當(dāng)時(shí)，的取值為-1。由于包含了灰度緊密度、對(duì)比度緊密度以及結(jié)構(gòu)緊密度，故將式(13)演變?yōu)?/p>

在式(16)中，右邊第一部分是衡量與之間的平均灰度強(qiáng)度的緊密度；而,可視為、的對(duì)比度，故第二部分是衡量?jī)蓚€(gè)像素塊之間的對(duì)比度的緊密度，第三部分是與之間的相關(guān)系數(shù)，以衡量子塊與的結(jié)構(gòu)緊密度。由于在檢測(cè)追蹤弱小目標(biāo)時(shí)，易受外界條件的干擾，導(dǎo)致其灰度強(qiáng)度、對(duì)比度以及結(jié)構(gòu)信息偏弱，故引入三個(gè)微小常量來(lái)調(diào)整式(16)中的三個(gè)緊密度，使其更適應(yīng)實(shí)際的紅外圖像：

依據(jù)式(17)~式(19)，則式(16)修正為

依據(jù)式(20)與圖3，最終的多特征緊密度差異模型為

由式(21)可知，其充分利用了目標(biāo)與背景區(qū)域的灰度、對(duì)比度以及結(jié)構(gòu)差異，從而能夠提取更加精確的候選目標(biāo)區(qū)域，以圖2(a)為例，用式(21)對(duì)其完成定位，并將其標(biāo)記出來(lái)，結(jié)果見(jiàn)圖4。

圖3 中心塊及其8個(gè)鄰域塊

圖4 候選目標(biāo)區(qū)域提取

1.3 基于管道濾波模式的弱小目標(biāo)檢測(cè)

根據(jù)多特征緊密度差異值與閾值對(duì)其完成分割，完成目標(biāo)檢測(cè)：

由于候選目標(biāo)區(qū)域內(nèi)包含了少量的背景像素以及固定強(qiáng)噪聲，單幀圖像檢測(cè)難以過(guò)濾虛假目標(biāo)[11]，為了剔除這些虛假目標(biāo)，本文充分利用紅外目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的連續(xù)性，目標(biāo)在相鄰的若干幀中必然會(huì)出現(xiàn)在該位置的某一個(gè)小鄰域內(nèi)，而虛假目標(biāo)則是隨機(jī)性的，在連續(xù)的多幀圖像中并不會(huì)出現(xiàn)在同一位置。為此，引入管道濾波模式[12]，用其流水線性結(jié)構(gòu)對(duì)檢測(cè)結(jié)果內(nèi)的虛假目標(biāo)進(jìn)行剔除。其步驟為

1) 若在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)存在幀圖像，依據(jù)用戶設(shè)置的管道長(zhǎng)度構(gòu)建管道。

2) 隨后，對(duì)首次進(jìn)入管道的圖像進(jìn)行8連通區(qū)域標(biāo)記，將其視為候選檢測(cè)區(qū)域；

3) 估算每個(gè)候選檢測(cè)區(qū)域的質(zhì)心，將其視為管道中心，用如下模型估算管道內(nèi)存在的可疑目標(biāo)數(shù)量[12]：

若幀序列內(nèi)，一個(gè)候選目標(biāo)出現(xiàn)了次，且其位置變換了次，則將其視為目標(biāo)；否則，將其刪除。從而有效過(guò)濾背景中的固定強(qiáng)噪聲等虛假目標(biāo)，完成紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)。

4) 不斷更新管道的輸入圖像，反復(fù)執(zhí)行步驟2)與步驟3)，直到整個(gè)紅外圖像過(guò)濾完為止。

利用管道濾波模式對(duì)定位的整個(gè)候選目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)，結(jié)果如圖5。依圖可知，候選目標(biāo)區(qū)域中的固定位置強(qiáng)噪聲等虛假目標(biāo)得到有效過(guò)濾，真實(shí)弱小目標(biāo)被精確檢測(cè)出來(lái)。

圖5 真實(shí)弱小目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了體現(xiàn)本文弱小目標(biāo)檢測(cè)精度，在MATLAB平臺(tái)上進(jìn)行驗(yàn)證，并將文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]、文獻(xiàn)[7]視為對(duì)照組，以彰顯所提算法的優(yōu)勢(shì)。部分關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置為：Top-Hat算子中的與的半徑均為1，,,，子塊的尺寸為5′5。以圖6(a)與圖7(a)為對(duì)象，用三種算法對(duì)其完成檢測(cè)。

2.1 弱小目標(biāo)檢測(cè)

利用本文算法與文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]、文獻(xiàn)[7]對(duì)圖6(a)、圖7(a)的弱小目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，結(jié)果見(jiàn)圖6與圖7。依圖可知，面對(duì)目標(biāo)信號(hào)特征微弱以及虛假目標(biāo)較多的紅外圖像，本文算法能夠過(guò)濾掉虛假目標(biāo)，從其復(fù)雜背景中完整地檢測(cè)出弱小目標(biāo)，見(jiàn)圖6(e)、圖7(e)，而文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]、文獻(xiàn)[7]三種算法雖然也能夠抑制絕大部分背景區(qū)域，但是其檢測(cè)結(jié)果中伴有少量的虛假目標(biāo)，見(jiàn)圖6(b)、圖6(c)、圖6(d)。對(duì)于圖7(a)，其背景起伏較大，雖然三種算法都能將目標(biāo)檢測(cè)出來(lái)，但本文算法與文獻(xiàn)[7]的檢測(cè)精度較高，其僅殘留少量的虛警，而文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]算法的檢測(cè)結(jié)果中的虛警量較大。原因是本文算法改變了Top-Hat的結(jié)構(gòu)元素，對(duì)其進(jìn)行多尺度分割，形成多尺度結(jié)構(gòu)元素，大尺度結(jié)構(gòu)元素可提高抗噪能力，而小尺度結(jié)構(gòu)元素可識(shí)別出弱小目標(biāo)區(qū)域的邊緣，并依據(jù)弱小目標(biāo)與其周圍背景間的灰度差異，定義了灰度變化映射，構(gòu)建目標(biāo)決策因子，將目標(biāo)決策因子與多尺度結(jié)構(gòu)元素嵌入到Top-Hat變換中，避免了真實(shí)目標(biāo)的亮區(qū)域丟失，增強(qiáng)了算法區(qū)分真實(shí)目標(biāo)區(qū)域與雜波背景的能力，充分抑制背景雜波與噪聲，并聯(lián)合目標(biāo)與背景區(qū)域的灰度強(qiáng)度、對(duì)比度以及結(jié)構(gòu)差異，建立多特征緊密度差異模型，提取包含真實(shí)弱小目標(biāo)與虛假目標(biāo)的候選區(qū)域，借助管道濾波模式過(guò)濾候選區(qū)域的強(qiáng)噪聲等虛假目標(biāo)，從而提高了本文算法的檢測(cè)精度。文獻(xiàn)[7]僅僅是在單幀內(nèi)完成目標(biāo)與虛警分離，難以過(guò)濾固定強(qiáng)噪聲等虛警，導(dǎo)致其檢測(cè)精度略低于本文算法；而文獻(xiàn)[4]忽略了對(duì)比度與結(jié)構(gòu)差異，使其算法的檢測(cè)精度不佳。文獻(xiàn)[3]中的Top-hat運(yùn)算的膨脹與腐蝕結(jié)構(gòu)元素相同，且為單一結(jié)構(gòu)，易丟失部分目標(biāo)信息，難以區(qū)分強(qiáng)雜波與真實(shí)目標(biāo)，使其檢測(cè)結(jié)果留有少量虛假目標(biāo)。

圖6 四種算法的弱小目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果

圖7 四種算法的弱小目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果

2.2 算法量化與效率分析

為了量化本文算法與文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]、文獻(xiàn)[7]三技術(shù)的優(yōu)劣性，引入信噪比(SNR，用SNR)[13]與曲線特性(Receiver Operating Characteristics, ROCs)[14]來(lái)評(píng)估，其中，信噪比SNR函數(shù)[14]為

以圖7(a)為測(cè)試對(duì)象，依據(jù)文獻(xiàn)[13]提供的計(jì)算方法，利用本文算法與文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]、文獻(xiàn)[7]對(duì)其完成檢測(cè)，得到的SNR值與耗時(shí)見(jiàn)表1。根據(jù)表中測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，本文算法的信噪比SNR值要略高于文獻(xiàn)[7]，而要遠(yuǎn)大于文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]，約為68.45，且時(shí)耗較短，約為106 ms；文獻(xiàn)[7]的SNR值為62.95，其時(shí)耗為97 s；而文獻(xiàn)[3]的SNR值為57.19，時(shí)耗約為141 ms，文獻(xiàn)[4]的SNR值為50.36，時(shí)耗約為193 ms。原因是本文算法通過(guò)分割Top-Hat變換的結(jié)構(gòu)元素，充分利用小尺度與大尺度結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行增強(qiáng)，有效提高Top-Hat變換的效率，并建立多特征緊密度差異模型，提取包含真實(shí)弱小目標(biāo)與可疑目標(biāo)的候選區(qū)域，使得本文算法只在候選區(qū)域內(nèi)完成目標(biāo)檢測(cè)，避免了對(duì)整個(gè)圖像像素進(jìn)行逐一檢測(cè)，顯著降低了其復(fù)雜度，然而由于序列圖像檢測(cè)，使得所提算法的計(jì)算量要高于文獻(xiàn)[7]；文獻(xiàn)[7]充分利用目標(biāo)與背景在頻域的差異，引入對(duì)偶雙數(shù)小波變換分別獲取目標(biāo)與背景的多尺度特征，提高了檢測(cè)精度，通過(guò)提取候選區(qū)域，有效降低了計(jì)算量，使其時(shí)耗最短。而文獻(xiàn)[3]中的Top-Hat變換是利用固定的單一尺度結(jié)構(gòu)元素對(duì)其圖像進(jìn)行遍歷，較大的尺度結(jié)構(gòu)元素極大增加了Top-Hat變換的復(fù)雜度；文獻(xiàn)[4]算法均是對(duì)紅外圖像中所有像素進(jìn)行逐一檢測(cè)，檢測(cè)量較大，使其時(shí)耗最高。

為了直觀體現(xiàn)本文算法與對(duì)照算法的弱小目標(biāo)正確檢測(cè)率，依據(jù)文獻(xiàn)[15]的方法，設(shè)置相同的虛警率，取90幅背景相同、而弱小目標(biāo)不同的紅外圖像，利用文獻(xiàn)[15]的融合算法進(jìn)行合成，得到含標(biāo)準(zhǔn)差為0.002的高斯白噪聲的測(cè)試圖像，在本文算法、文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]、文獻(xiàn)[7]對(duì)融合圖像完成檢測(cè)，其ROCs特性曲線見(jiàn)圖8。依圖可知，本文算法與文獻(xiàn)[7]呈現(xiàn)的ROCs曲線特性最好，在相同的虛警率下，所提算法的正確檢測(cè)率要略高于文獻(xiàn)[7]，而文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]兩種技術(shù)的檢測(cè)精度要低于本文算法。

表1 四種算法的信噪比收益測(cè)試結(jié)果

圖8 四種算法的ROCs曲線測(cè)試

3 結(jié) 論

為了充分利用紅外目標(biāo)與背景的特性差異來(lái)提高弱小目標(biāo)的檢測(cè)精度，本文提出了基于多特征相似度差異決策與改進(jìn)的Top-Hat變換的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法。通過(guò)定義目標(biāo)決策因子與分割Top-Hat變換的結(jié)構(gòu)元素，形成新的Top-Hat變換，有效增強(qiáng)弱小目標(biāo)，并充分抑制雜波與噪聲背景；利用紅外目標(biāo)與背景的灰度差異、對(duì)比度差異以及結(jié)構(gòu)差異，建立多特征緊密度差異模型，提取包含真實(shí)弱小目標(biāo)與可疑目標(biāo)的候選區(qū)域；最后，根據(jù)弱小目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的連續(xù)性，引入管道濾波模式，將候選區(qū)域中的可疑目標(biāo)剔除，保留真實(shí)弱小目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明：與當(dāng)前弱小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)相比，在復(fù)雜背景干擾下，所提算法的檢測(cè)精度更高，能夠?qū)⑷跣∧繕?biāo)完整地檢測(cè)出來(lái)。

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An Infrared Small Target Detection Based on Multi-feature Difference Decision Coupling Top-Hat Transform

XIAO Ning，LI Aijun

( College of Information Management, Shanxi University of Finance and Economics, Taiyuan030006, China)

In order to improve the detection accuracy of dim target in infrared image with complex background, an infrared small target detection algorithm based on multi-feature tightness difference decision coupling improved Top-Hat transform. Firstly, multi-scale structure elements was obtained by segmenting the single structural element, and the gray change map was defined according to the gray difference between the small target and its surrounding background, and the target decision factor was constructed by calculating the mean and variance of this map, so the new Top-Hat transformation was formed by embedding it and multi-scale structure elements into classical Top-Hat transform. Then the multi-feature tightness difference model was established to extract candidate regions that contain the real weak and small targets were extracted by combining the gray intensity, contrast and structure information. Finally, the pipeline filtering pattern was introduced to eliminate the suspicious objects in the candidate region and keep the real dim target. The experimental data show that this algorithm had higher detection precision to completely check out the dim target with better ROC curve under the complex background.

infrared dim small target detection; multi-feature tightness difference; Top-Hat transform; gray change mapping; pipeline filtering mode

1003-501X(2016)12-0110-09

TP391

A

10.3969/j.issn.1003-501X.2016.12.018

2016-09-07；

2016-10-21

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60873100)；山西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2012011017-6)

肖寧(1968-)，男(漢族)，廣西北流人。碩士，講師，研究方向：計(jì)算機(jī)圖像、模式識(shí)別、信號(hào)處理。E-mail: xiaoning1968scie@163.com。

李愛(ài)軍(1964-)，女(漢族)，山西祁縣人。博士，教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：模式識(shí)別、圖像處理、信號(hào)檢測(cè)。