(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210574392.7 (22)申请日 2022.05.25 (71)申请人 南京邮电大 学 地址 210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9 号 (72)发明人 席春美　邓丽珍　朱虎　 (74)专利代理 机构 南京正联知识产权代理有限 公司 32243 专利代理师 姜梦翔 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/54(2022.01) G06T 7/73(2017.01) (54)发明名称 一种基于均衡化结构纹理表征的序列红外 图像目标检测方法 (57)摘要 一种基于均衡化结构纹理表征的序列红外 图像目标检测方法， 首先， 利用红外图像中的小 目标比背景更亮的特点， 构建局部强度信息图， 充分抑制中心像素值小于局部平均像素的背景 杂波并锁定目标可能存在的图像块。 其次， 在得 到可能存在小目标的图像块之后， 在图像块的中 心点建立极坐标系， 利用局部梯度属性检测出小 目标， 通过实验给定的阈值， 检测出小目标。 最 后， 结合局部强度和局部梯度形成均衡化结构纹 理表征， 并添加了一个平衡因子来调节强度和梯 度在均衡化结构纹理表征中所占比重。 本方法与 其他算法相比， 可以更高效和精 准的探测出小目 标所在位置 。 权利要求书2页 说明书4页 附图3页 CN 114898117 A 2022.08.12 CN 114898117 A 1.一种基于均衡化结构纹理表征的序列红外图像目标检测方法， 其特征在于： 所述方 法包括如下步骤： 步骤1： 将原始的红外图像进行预处理， 包括将RGB图像转换为灰度图像， 并将序列图片 构建成时空张量； 步骤2： 将红外图片按照滑动窗口n ×n的大小分片， 计算红外图像的局部强度值 I； 步骤3： 以目标图像块为中心建立极坐标， 计算目标图像的梯度值G； 并将强度值I与梯 度值G结合， 形成均衡化结构纹 理表征； 步骤4： 将步骤1所得的图像和步骤3所得的均衡化结构纹理表征一起输入截断核范数 张量模型， 通过交替方向乘子法进行迭代， 得到红外图像中检测出的小目标信息 。 2.根据权利要求1所述的一种基于均衡化结构纹理表征的序列红外图像目标检测方 法， 其特征在于： 所述步骤1中的图像预处理具体实现步骤如下： 对于输入的RGB图像， 通过 matlab的函数rgb2gray将图像转变为灰度图像， 并且保留图像的信息； 对于m张L ×H大小序 列红外图像， 其中L、 H 分别为红外图像的长和宽， m表 示红外图像的帧数， 构建成三 维L×H× m的时空张量。 3.根据权利要求1所述的一种基于均衡化结构纹理表征的序列红外图像目标检测方 法， 其特征在于： 所述 步骤2中计算红外图像的局部强度值 I具体实现步骤如下： 对于给定大小的n ×n的图像块， 其周围区域的平均值 为： 其中Nm表示图像块中的像素数， vij表示该图像块中第i行第j列位置的像素具体值， 其 中v0表示中心像素的值； 通过公式(1)得 出图像块的局部强度值 I： 4.根据权利要求1所述的一种基于均衡化结构纹理表征的序列红外图像目标检测方 法， 其特征在于： 所述 步骤3中计算红外图像的梯度值G的具体实现步骤如下： 首先在图像块的中心建立极坐标系(r, θi)， 将图像块分成4部分， 每 个部分表示 为： 其中pi表示图像的每一个部分， i ＝1、 2、 3、 4； 使用一个约束制定朝向中心的梯度： 其中 表示满足区域pi约束的梯度集合， 是集合中的一个梯度元， m和a分别是其 大小和方向； 然后， 在每 个区域中， 计算 的均方Gi： 其中Nj(j＝1,2, …,N)是集合 中 的数量； 当计算出四个部分的梯度值后， 得出该 图像块的局部梯度值：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114898117 A 2其中， k为常数， Gmax和Gmin分别代表最大梯度均方和最小梯度均方。 5.根据权利要求1所述的一种基于均衡化结构纹理表征的序列红外图像目标检测方 法， 其特征在于： 所述 步骤3中计算红外图像的均衡化结构纹 理表征的具体实现步骤如下： 综合分析红外图像， 结合局部强度图和局部梯度图提出了均衡化结构纹理表征来降低 模型的虚警率： 其中， IGij， Iij， Gij分别表示均 衡化结构纹理表征、 强度图和梯度图中像素值； 强度图和 梯度图的权重通过调整平衡因子α 来适应各种场景； 当α ＝ 1时， 梯度图和强度图具有同等影 响力； 当α >1时， 梯度图占据更高权 重； 而当α <1时强度图更重要。 6.根据权利要求1所述的一种基于均衡化结构纹理表征的序列红外图像目标检测方 法， 其特征在于： 所述步骤4中， 给定一个序列红外图像， 通过计算得到图像的均衡化结构纹 理表征以突出目标区域的像素， 同时利用红外图像张量的低秩性与稀疏性， 将张量看成稀 疏张量和 低秩张量的结合， 通过截断核 范数张量模 型， 将低秩张量恢复成背景， 稀疏张量恢 复成目标。 7.根据权利要求6所述的一种基于均衡化结构纹理表征的序列红外图像目标检测方 法， 其特征在于： 截断核 范数张量模型中， 在 模型中采用截断核 范数来快速逼近低秩张量的 秩， 同时使用均衡化纹理结构表征来增强稀疏张量的值， 最 终实现将低秩张量恢复成背景， 稀疏张量恢复成目标。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114898117 A 3