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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)

摘要：本发明公开一种基于改进双边滤波的红外弱小目标预处理方法及装置，该方法包括如下步骤：背景抑制：根据红外图像模型，将红外图像中背景与噪声部分类比为雾天图像中有雾部分，通过对红外图像应用图像去雾算法，暗化有雾部分背景与噪声，可得到背景抑制的暗图像；改进双边滤波：使用改进双边滤波来抑制背景噪声，使用快速卷积的加权组合进行近似的高维滤波，并用各向同性高斯范围核进行双边滤波，最终得到目标与背景局部信噪比增强的暗图像；评价指标：计算峰值信噪比、结构相似性、局部信噪比。模拟结果表明，该方法在图像处理质量和速度方面都有所提高，增强了目标与背景局部信噪比，具有较好的实时性。

主权项：1.一种基于改进双边滤波的红外弱小目标预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取红外图像，并将所述红外图像中背景与噪声部分类比为雾天图像中有雾部分，通过图像去雾算法暗化有雾部分，得到背景抑制的暗图像；S2、对双边滤波算法进行改进，包括：通过聚类和插值的方法优化高维双边滤波算法框架；通过移位和聚类计算范围内核的近似值；将所述近似值代入优化后的框架，并用快速卷积的加权组合近似高维滤波以加速算法运算；设定双边滤波算法的空间域核、范围内核为各向同性高斯范围核，得到改进的双边滤波算法；通过所述改进的双边滤波算法对所述背景抑制的暗图像进行处理，得到目标与背景局部信噪比增强的暗图像；步骤S1包括：S11、红外图像建模：将红外图像模型类比为大气散射模型，将红外图像的处理过程类比为雾天图像的退化过程，其数学模型为公式一：Iy＝Jyy+A1-ty其中y为像素点的坐标；Iy为有雾的观测图像，Jy为无雾的理想图像，即背景抑制的暗图像，A为大气光强度，ty为大气光透射率；S12、暗图像假设：根据彩色图像的暗原色先验理论，将红外图像中背景与噪声部分类比为雾天图像中有雾部分，假设在结果图像中除了大面积天空部分，其他部分的某一局部区域，总存在一些灰度值近似于零的像素，其数学表达式为公式二：Jdark＝min{Jy,y∈M}→0式中，Μ为选取的局部区域，Jdark为背景抑制的暗图像的暗原色；S13、透射率估计：根据红外图像数学模型，做最小值滤波处理，得到公式三： 根据暗通道假设作进一步处理，得到大气光透射率ty的初步估计公式为公式四： 在实际处理中，考虑到暗原色满足不小于0的灰度下限，即Jdark≥0，透射率ty计算结果偏小，因此在公式四中引入修正因子λ，使得0λ1，得到透射率ty的最终估计公式为公式五： S14、暗图像计算：将透射率的最终估计公式代入红外图像数学模型中，得到背景抑制的暗图像Jy的表达式为公式六： 步骤S2包括：S21、框架优化：通过聚类和插值的量化方法优化高维双边滤波算法框架，包括：令输入数据为f：Ω→[0，R]n，其中是空间域，[0，R]n是值域，d和n分别是f的空间域和值域的维度；设p是用于控制滤波的引导图像，pι是像素ι的空间邻域，从ι周围的补丁中提取，ρ是p的值域空间的维数；输出g：Ω→[0，R]n由公式七给出： 在像素ι的空间邻域中选取窗口W，在窗口w上执行上式中的聚合，即W＝[-S，S]d，而j代表的是窗口w中的任一像素，即j∈W，其中S是窗口长度，为单变量高斯核，为空间域核，为范围内核，空间域核wj被用于度量像素ι-j到像素ι的空间邻近度，范围内核被用来度量邻域pι-j和邻域pι之间的像素邻近度；S22、近似值计算：包括：S221、对引导图像p的范围空间θ进行聚类，聚类中心为μk；其中θ＝{pl：ι∈Ω}是分割范围空间，可以分为集群c1，....，cK，其中K表示集群的数量，且设置μk为cK的质心，1≤k≤K，变量x为邻域pι-j中的一个元素，也即pl-jx∈{pι-j：j∈w}，对于每一个像素ι，均满足公式八： S223、建立矩阵G并计算其伪逆求解公式八两边的最小值，并且对集合Λ进行拟合得到公式九，其中Λ＝{μ1，....，μK}： 根据公式八左侧构建矩阵像素根据公式八右侧构建矩阵用矩阵表示法将公式九简化表示为公式十： S224、公式十的解为其中即得到范围内核的近似值；S23、快速卷积的加权组合近似高维滤波：用S22计算得到的近似值替换公式七中的范围内核，对于1≤k≤K，将公式七中的分子定义为分母定义为具体见公式十一、十二： 并且构建矩阵ukι＝bkιfι，则公式十一、十二表示为卷积的形式，如公式十三、十四： 则将S21中公式七表示为公式十五： S24、设置滤波核：使用各向同性高斯距离核来进行双边滤波，即得到改进的双边滤波算法； wι＝exp-||ι||22σ2s其中标准偏差σr用于控制范围内核的有效宽度，的输入是差值n＝pι-pι-j，其中标准偏差σr用于控制空间域核的有效宽度，双边滤波的滤波器宽度为s＝3σs；通过所述改进的双边滤波算法对所述背景抑制的暗图像进行处理，得到目标与背景局部信噪比增强的暗图像。

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