傅里叶域内双背景模型的海上红外序列图像目标检测

作者：周安然; 谢维信; 裴继红^*

来源：信号处理, 2022, 38(01): 164-173.

DOI：10.16798/j.issn.1003-0530.2022.01.019

• 海上红外序列图像
• 傅里叶域
• 双背景模型
• 目标检测

针对不同波动程度的海场景下红外目标检测的难点,提出一种傅里叶域内对海背景进行双模型建模的目标检测算法。由于不同的海场景具有不同的海水波动模式,用单一的模型较难准确的描述所有的海场景。海水在傅里叶域内幅度谱的稳定性较强,因此提出一种傅里叶域内的双海水背景模型,即概率单高斯模型和混合高斯模型。首先对海上红外图像进行行方向的傅里叶变换,获得图像的幅度谱和相位谱。然后利用训练阶段纯海水图像幅度谱序列的方差对海水的波动程度进行判别。若海水波动较剧烈,利用傅里叶域内的概率单高斯模型对海水进行建模。若海水波动较平缓,利用傅里叶域内的混合高斯模型对海水进行建模。将测试帧幅度谱和海背景模型进行比较,获得检测结果。实验结果表明,本算法在不同类型的海场景下,均能有效的抑制海背景和准确的检测出目标。

• 单位
  成都大学; 深圳大学