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申请/专利权人：华中师范大学

摘要：本发明公开了一种基于多方向局部差异测度与熵加权的红外小目标检测方法，包括：步骤一，通过多方向局部差异测度来增强目标并抑制杂波背景，步骤二，利用熵来表征目标与背景之间的异质性，进一步增强目标，同时生成显著图。步骤三，采用自适应阈值操作从背景中分割出目标。本发明提出了一种多方向局部差分测度方法，设计了多方向卷积核能够有效的解决所定义的背景区域随目标单元格的增长而成比例增长造成的问题，对目标及其周围局部纹理结构的尺寸变化具有较强的鲁棒性，从而显著降低了误报率。本发明对于复杂背景中的红外小目标检测能在增强目标的同时有效的抑制背景，具有更高的检测率和低虚警率。

主权项：1.一种基于多方向局部差异测度与熵加权的红外小目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，采用滑动嵌套窗口对输入图像从左到右从上到下进行逐像素滑动，从而增强图像的局部对比度，获得给定尺度的局部差异；然后定义多方向卷积核，将不同方向的卷积核与输入图像做卷积操作并进行加权，进而获得多方向局部差异测度；步骤1中滑动的嵌套窗口分为中心区域与背景区域，其中，中心单元格表示为T，是目标潜在区域，Bi为背景区域，背景区域中又分为8个背景单元格，i＝1,2,…,8；中心区域与周围区域的差异可以定义为：d＝dT,B1,dT,B2,...,dT,B8T且dT,Bi＝mT-mBi,i＝1,2,...,81其中，mT和mBi分别代表T和Bi的平均灰度值，为了进一步测量不同方向上中心区域与背景区域的灰度差异，定义di如下：di＝dT,Bi×dT,Bi+4,i＝1,2,...,4,2其中×代表乘法运算，最后，给定尺度的局部差异被定义为： 定义8个不同方向的卷积核，每个卷积核在尺度n的大小设为n+2×n+2，由n×n的目标窗口和单像素的周围边缘构成，在目标窗口中，将给定方向上除中心像素外的像素值设置为1，卷积核末端的像素值设置为相反的累积数；其次，为了解决暗目标造成的负对比，进一步设计了加权系数，定义如下：当场景中只有亮目标时，当场景中只有暗目标时，当场景中既有暗目标也有亮目标时，其中，Ex为定义的函数，x为输入值，最后，运用不同方向的卷积核对图像做卷积操作并以Ex作为加权系数；Ki＝I*hi×EI*hi,i＝1,2,…,85其中，Ki是原图像第i个方向的滤波结果，hi是第i个方向的累积方向滤波器，I是原始图像，*代表卷积操作，Ki的最小值定义为： 其中，D2是方向滤波结果的最小响应；最后，多方向局部差异测度定义为：D＝D1×D27；步骤2，利用熵加权多方向局部差异测度，获得显著图；步骤3，对于上述得到的显著图，采用自适应阈值操作将目标从背景中分割出来。

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