空時域聯(lián)合差分檢測可見光圖像的運動小目標(biāo)胡謀法李超王書宏(國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)ATR重點實驗室,長沙410073)E-mail:hu199709200106@sina.com擴要可見光圖像背景常常表現(xiàn)出時城和空域的雙重相關(guān)特性。針對可見光圍像背景下的運動小目標(biāo)檢測,提出了一種空時城聯(lián)合差分的檢測方法。以可見光圍像序列模型為基礎(chǔ)定性分析了目標(biāo)、背景和噪聲的基本特性和差異;在此基腳上提出了空時城聯(lián)合差分的背景抑制方法,結(jié)合流水線結(jié)構(gòu)給出了一種實時性好的具體實現(xiàn)方案。實驗結(jié)果證實了該方法的有效性。關(guān)鏞詞目標(biāo)栓測空時域差分流水線結(jié)構(gòu)可見光背景起伏文章編號1002-8331-(2006)21-0025-03文獻(xiàn)標(biāo)識碼A中圖分類號TN9l1.74Spatial-temporal Difference Method for Detecting Small MovingTargets in Visible Image Background Clutter(ATR Key Lab, National University of Defense Technology, Changsha 410073)Abstract: The visible image background clutter is correlative in space and time domain To detect small moving targetsin complex visible image background clutter, the spatial -temporal difference method is presented. Based on the visibleimage sequences model, the characteristic and difference of targets, background and noise are analyzed qualitatively Withthese, the spatial-temporal difference method (STDM)for background suppression is presented and also it's realizationvia assembly line and pipeline scheme is given. Many experiments prove the availability in practiceKeywords: target detection, spatial-temporal difference method, pipeline scheme, visible image, Background clutter1引言相關(guān)性是復(fù)雜的背景起伏非常重要的特征之一2。由于對目標(biāo)進(jìn)行檢測成像觀測是最直接有效的手段。在光學(xué)物理規(guī)律的約束,可見光圖像的背景常常表現(xiàn)出時域和空域波段,以CCD作為傳感器的各種地基系統(tǒng)的應(yīng)用也越來越廣的雙重相關(guān)特性?；诖?本文提出了一種空時域聯(lián)合差分泛,以此為研究對象的理論和方法也越來越多越來越深人?？? Spatial- temporal difference method,簡記為STDM)的背景抑間目標(biāo)在CCD像面上成像往往是淹沒在復(fù)雜的背景中,而且制方法并且利用該方法檢測可見光背景下的運動小目標(biāo)。文目標(biāo)象素少缺乏形狀信息這使得其檢測非常困難。人們提出中首先建立了可見光圖像序列模型,定性分析目標(biāo)背景和噪了很多弱小目標(biāo)的檢測方法,可以歸納為三類。第一類,如運動聲的特性;然后給出STDM的基本原理和具體實現(xiàn);最后給出差分、光流法等叫這類方法根據(jù)目標(biāo)運動的連續(xù)性和灰度分布了實驗結(jié)果和結(jié)論。的時間相關(guān)性抑制圖像背景進(jìn)而檢測運動目標(biāo),該類方法一般都是利用一組相鄰的圖像幀進(jìn)行目標(biāo)檢測。第二類是基于空域2可見光圖像模型濾波形態(tài)學(xué)濾波等技術(shù)的弱小目標(biāo)檢測算法。它們都是根可見光圖像序列可以表示為據(jù)目標(biāo)和背景在圖像灰度上的差異性景抑制來實現(xiàn)目標(biāo)增強,然后結(jié)合閾值分割等技術(shù)實現(xiàn)目標(biāo)的檢測。第三類是I(x、、(b(x,y,)+n(x,y,i)(1)基于假設(shè)檢驗的思想,如似然比檢驗F檢驗的弱小目標(biāo)檢其中xy,i分別表示每幀圖像的空間坐標(biāo)橫、縱軸以及時測方法等。這些方法在實際中的紅外小目標(biāo)檢測都得到了廣泛間坐標(biāo)(第i幀);(x,y,)表示第i幀圖像(x,y)處的象素灰度的應(yīng)用t、b、n分別表示目標(biāo)、背景以及測量噪聲的灰度。然而,前兩類方法都僅僅應(yīng)用了圖像序列在時域或者空域目標(biāo)包括運動的空間碎片等。由于目標(biāo)輻射強度與周圍自方面的信息;第三類方法應(yīng)用了目標(biāo)時空域的運動信息,但然背景的輻射強度不相關(guān),并且一般都是高于背景的輻射強算法實現(xiàn)的計算量較前兩類高很多。因此,本文提出了一種充度,因此對地基觀測系統(tǒng),空間目標(biāo)距離很遠(yuǎn)以至于它在像面分利用圖像序列空時域信息,實現(xiàn)相對容易的弱小目標(biāo)檢測上只有幾個到十幾個象素大小灰度級相對較高。目標(biāo)內(nèi)部灰算法度分布比較均勻,在圖像上表現(xiàn)為小的亮斑,其自身具有相關(guān)基金項目:國家863高技術(shù)研充發(fā)展計劃資助項目(編號:2004A731270)作者簡介:胡謀法(1979-),男(漢族),博士生,主要研究方向光學(xué)信息處理、目標(biāo)檢測與識別等。李超(1977-),男(漢族)博士生,主要研究方向信號處理數(shù)據(jù)融合等。王書宏(1975-),男(漢族),主要研究方向光電信息處理,目標(biāo)檢測等計算機工程與應(yīng)用20062125襄1目標(biāo)、背景和嗓聲特征比較目標(biāo)背景灰度特性大部分低部分恒星灰度高大小隨機,服從高斯分布頻域成分高頻部低頻緩變部分高頻低頻都有,部分1噪聲相關(guān)特性空間上與背景不相關(guān)時間上自身相關(guān)空間上和時間上均與自身相關(guān)空間上,時間上均與背景不相關(guān)直線運動運動沒有規(guī)律性。目標(biāo)一般可以認(rèn)為直線運動。波器,時域差分濾波器的輸出為對于地基觀測而言,背景由于在形成上受物理規(guī)律的約束,它們在空間上往往成大面積的連續(xù)分布狀態(tài)?？偸钦紙D像Io(x,, i)=2W(x,y, i-k)的絕大多數(shù)象素。大體上有兩部分構(gòu)成;一是眾多的恒星它們其中:甲是濾波器系數(shù);N是差分階數(shù)。濾波器系數(shù)如表2灰度級比較高所占像元也較少,其空間位置基本上恒定;二是衰21-2階時域差分濾波器系散天光背景,由宇宙背景輻射等的產(chǎn)生,它們灰度級一般比較低內(nèi)部分布也比較均勻,往往占圖像的絕大多數(shù)像元。在CCD像面上背景呈現(xiàn)出一定的起伏特性,由于灰度變化的連續(xù)性,幅度不會太大。并且背景自身有較強的相關(guān)性。The second order從頻域上看,目標(biāo)表現(xiàn)為小面積的快速變化高頻部分;背景總是表現(xiàn)為大面積的緩慢變化的低頻部分。33聯(lián)合目標(biāo)檢測可見光圖像平面上的噪聲主要包括系統(tǒng)噪聲和測量噪聲實際上,空域差分和時域差分都是背景抑制,其結(jié)果都是一般認(rèn)為它們是高斯白噪聲過程。噪聲還包括非平穩(wěn)的/噪削背景的相關(guān)性,而盡可能多地保留目標(biāo)信息。經(jīng)過空時域聲,主要由CCD讀數(shù)引起?？傮w上說像平面上噪聲與背景象差分,原始圖像序列變成兩組僅僅包含目標(biāo)和白噪聲的圖像素不相關(guān),在空間上隨機分布,而且時間上也沒有相關(guān)性。表1即(x,y)和L(xy)。聯(lián)合目標(biāo)檢測可以歸結(jié)為如下步驟給出了目標(biāo)、背景和噪聲的部分差異。(1)利用式(3)分別對l(x,y,i)和L(x,y,i)進(jìn)行對比度增強處理得到r(x,y,)和r=(x,y,i):3STDM描述在前面的分析中,我們知道背景不僅在時間上具有相關(guān)r(,0=05+4)n≤x,y性,而且在空間上也具有一定的相關(guān)性。因此可以利用當(dāng)前頓的背景去預(yù)測下一時刻的背景,也可以利用某一幀內(nèi)某個象素I(x, y, i)<+ko點鄰域內(nèi)的點灰度去預(yù)測其實際值,以消除噪聲的影響。以此其中μ和σ分別為I(x,y,i)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差,k=3-10為為基礎(chǔ)提出一種基于時空域聯(lián)合的差分檢測目標(biāo)的方法。圖調(diào)整因子。1給出了STDM的流程圖。(2)根據(jù)(1)的結(jié)果采用一定的準(zhǔn)則進(jìn)行空時域的聯(lián)合,得到新的圖像序列P(x,y,i),本文取(4)式的聯(lián)合準(zhǔn)則空差原始圖像目標(biāo)確認(rèn)聯(lián)合檢測航跡關(guān)聯(lián)時域差分(3對圖像減行連分得到一組二值化圖1STDM流程圖圖像序列r(x,y,i),并認(rèn)為圖像中的亮點都是候選目標(biāo)點:(x,y,i)=J 1 /(,y,i3.1空域差分背景上某點灰度可以由相關(guān)區(qū)域內(nèi)的象素點灰度估計得閾值門限T一般取為圖像均值與方差的線性函數(shù),即T=到,前面分析表明背景具有更大的空間相關(guān)性,而目標(biāo)在每一+m,m=2-5幀圖像上相關(guān)性較小采用大大超過目標(biāo)大小的模板對圖像進(jìn)34目標(biāo)確認(rèn)與航跡關(guān)聯(lián)行濾波將是圖像背景的很好估計;同時采用小尺寸的平滑模板經(jīng)過聯(lián)合目標(biāo)檢測,原始圖像序列轉(zhuǎn)化為包含目標(biāo)和白噪對圖像進(jìn)行濾波可以消除部分背景噪聲,而目標(biāo)灰度基本上不聲的二值圖像。這些圖像中絕大部分象素為黑點(0),剩下的亮?xí)袚p失。兩次濾波結(jié)果的差就是空間差分的結(jié)果,lm=點(1)則分布在圖像上,它們有可能是目標(biāo)也有可能是高亮度、分別表示空域差分、大尺的噪聲點。為了區(qū)分出真正的目標(biāo)進(jìn)一步提高檢測概率降低度濾波小尺度濾波結(jié)果。空域差分的結(jié)果可以大大減弱背景虛警可以根據(jù)小目標(biāo)運動的連續(xù)性采用航跡關(guān)聯(lián)方法對目在空域的相關(guān)性,目標(biāo)信息基本不會損失,這也使目標(biāo)得到了標(biāo)進(jìn)行確認(rèn)3.5STDM實現(xiàn)32時域差分如前所述STDM計算復(fù)雜性主要體現(xiàn)在空域差分。小尺背景起伏在時間上也具有相關(guān)性。而目標(biāo)在不同幀上出現(xiàn)度濾波采用n×n的均值模板,大尺度濾波采用5m×5n的均值模的位置不同(相關(guān)性較小)。因此對圖像序列作時域差分一方面板,n一般取為3-5:可以大大減弱起伏背景,另一方面也可以去除部分相關(guān)性,使得處理之后的圖像更接近是白噪聲背景下的運動目標(biāo)圖像,這(61)樣可以大大提高目標(biāo)的檢測概率。時域差分相當(dāng)于一個FIR濾62006.21計算機工程與應(yīng)用為了驗證本文提出方法的有效性,圖2給出了三組圖像序Ter(62)列的處理結(jié)果。其中A組圖像目標(biāo)比較亮B組目標(biāo)中等亮度C組目標(biāo)暗(信噪比為181),圖2(a)-2(c)分別給出了其中的上式表明STDM計算復(fù)雜性主要體現(xiàn)在大尺度的濾波,本幀,為了方便起見,均做了增強處理目標(biāo)由白框標(biāo)示出來。文利用圖像自身的灰度特點,采用一種近似的大尺度均值模原始圖像大小均為512×512象素。圖2(d)-2()給出了目標(biāo)檢板,即只選擇5n×5n中兩條對角線上的元素的平均作為濾波的測結(jié)果,圖中直線軌跡上的就是目標(biāo)。STDM中空域差分模板結(jié)果,以n=3為例簡化前后大尺度濾波分別需要255次加法、大小取為3x3和15×15;調(diào)整因子取為5;圖像分割門限7平+次乘法和19次加法一次乘法,大大降低了計算復(fù)雜度。在航3;流水線結(jié)構(gòu)參數(shù)與文獻(xiàn)3]相同。實驗結(jié)果表明:盡管信噪跡關(guān)聯(lián)部分采用文獻(xiàn)3j的流水線結(jié)構(gòu)實驗結(jié)果證實這種簡化比的降低使得最終的檢測結(jié)果出現(xiàn)了極少的虛警點,但是總實現(xiàn)途徑是有效的實時性和檢測性能好。體上,該方法對三類數(shù)據(jù)非常有效適應(yīng)性強。4實驗結(jié)果5結(jié)論針對可見光背景下的運動小目標(biāo)檢測,在簡要分析目標(biāo)、背景和噪聲的基本特性和差異之后提出了一種空時域聯(lián)合差分的背景抑制方法結(jié)合流水線結(jié)構(gòu)給出了一種實時性和檢測性能均較好的運動小目標(biāo)檢測方案。與常用的方法相比,本文算法充分利用了圖像序列時空域的信息,而且實現(xiàn)簡單。實驗結(jié)果證實了STDM的有效性,同時也表明檢測性能與參數(shù)的(a)A組第25幀(b)B組第13幀選擇有很大關(guān)聯(lián),因此參數(shù)的優(yōu)化以及進(jìn)一步的虛警消除是下步的研究方向。(收稿日期:2006年5月)參考文獻(xiàn)1. 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