基于多級綜合分類器的紅外目標檢測

王培早，王衛(wèi)華，王海松，陳曾平

摘 要：文章針對大視場不同尺度的紅外目標檢測問題，以大視場紅外搜索系統(tǒng)為基礎，提出了一種基于多級綜合分類器的實時紅外目標檢測算法，實現由粗到精的虛警剔除。在預處理階段，該算法首先進行尺度放縮變換，在不同的尺度上采用Robinson濾波抑制背景，再將不同尺度的濾波結果在原始尺度上融合；在對圖像進行背景抑制的基礎上，構造多級串聯的綜合分類器：在目標的粗檢測階段，采用模糊隸屬度融合的分類器剔除大部分虛警；在目標的精細檢測階段，提取候選目標的特征并進行類間特性分析，設計基于Fisher系數加權的綜合分類器以實現真實目標的確認與虛警剔除。實驗表明，該算法能夠有效剔除與真實目標特性相似的虛警干擾，對尺度變化的紅外運動目標具有較好的檢測效果。

關鍵詞：Robinson濾波；多級綜合分類器；模糊隸屬度融合；Fisher判據；紅外目標檢測

中圖分類號：TP391.4 文獻標識碼：A

Infrared Target Detection Based on the Multi-Level Synthesis Classifier

WANG Peizao，WANG Weihua，WANG Haisong，CHEN Zengping

（National University of Defense Technology，Changsha 410073， China）

Abstract：The paper proposes a real-time infrared target detection algorithm based on the multi-level synthetic classifier for the large-field of view infrared search system to achieve false alarm elimination from coarse to fine.In the preprocessing stage，the algorithm firstly transforms the image sequence into different scales and uses the Robinson filtering to suppress the background，then fuses the filter results on the original scale.Based on the background suppression of the image，the paper constructs the multi-level series of the synthesis classifier.In the target coarse detection phase，it uses the fuzzy membership fusion classifier to remove most of the false alarm.In the target fine detection phase，it extracts the characteristics of the candidate targets and carries out the analysis of the inter-class characteristics to design an integrated classifier based on Fisher coefficient weight to realize the real target recognition and false alarm elimination.The experimental results show that the proposed algorithm can effectively eliminate the false alarm with similar characteristics to the real targets.It has a good detection effect on the moving infrared target changing in scale.

Keywords：Robinson filtering；multi-level synthesis classifier；fuzzy membership fusion；Fisher criterion；infrared target

detection

1 引言（Introduction）

近年來，大視場光電系統(tǒng)的發(fā)展為復雜背景下目標的探測提供了解決的途徑。與傳統(tǒng)的小視場光電搜索系統(tǒng)相比，大視場光電搜索系統(tǒng)的目標檢測具有以下難點：圖像數據量大，數據率高，背景十分復雜，目標先驗信息未知，目標識別的要求高等[1，2]。正是由于上述技術難點的存在，使得光電搜索系統(tǒng)目前在復雜戰(zhàn)場環(huán)境下的應用還存在目標檢測概率偏低、虛警概率偏高等問題[3]。如何有效地在大視場復雜背景的光電圖像中檢測識別目標成為限制系統(tǒng)應用迫切需要解決的關鍵問題。

目前，紅外目標的檢測方法主要有單幀檢測法和多幀檢測法。單幀圖像的檢測方法主要有均值濾波、中值濾波等；多幀圖像的檢測方法主要有幀間差分法、管道濾波法等[4-6]。每種方法都有自己特定的應用背景，比如，幀間差分法主要針對運動目標進行檢測[7]。本文以實際采集的紅外無人機圖像序列為例來闡述大視場復雜背景下的目標檢測算法。針對無人機背景灰度變化、目標探測距離未知、虛警干擾多等難題，本文提出了一種基于多尺度Robinson濾波和自適應分割的檢測算法對圖像序列進行分割；在得到分割圖像后，我們構造了多級串聯的綜合分類器來提取真實的目標。首先采用模糊隸屬度融合的分類器剔除大部分的虛警干擾；然后對疑似目標的結構特征和灰度統(tǒng)計特征進一步進行類間特征分析，選取表現良好的特征；最后將選取的特征與多幀之間的運動特性相融合，根據每個特征的置信度構建基于Fisher系數加權的綜合分類器，實現低空背景下無人機目標的有效檢測。算法流程圖如圖1所示。endprint

2 基于多尺度Robinson濾波的圖像預處理（Image

preprocessing based on multi-scale Robinson

filtering）

圖2是實際錄取的兩幅紅外無人機目標圖像，其中無人機目標以白色方框標出。可以看出，目標的強度較弱，信噪比和對比度較低；而且由于成像距離的影響，目標的面積也在不斷變化。

經過分析測試表明，Robinson濾波是一種有效的非線性背景抑制算法，在適當選擇濾波算子的情況下，能夠增強目標并抑制背景。經過對多組實測數據的目標特性進行分析，本文擬采用一種多尺度濾波的預處理方法。首先對原始圖像進行多通道縮放轉換處理；然后選用大小為11×11的Robinson算子，將圖像分別在原始尺度和降尺度并行進行Robinson濾波；最后將降尺度處理結果恢復至原始尺度并與原始尺度的濾波結果進行融合，再進行弱小目標的自適應分割。這樣既能有效抑制背景中具有灰度奇異性的干擾目標，又易于算法在硬件上的并行實現，濾波效果如圖3所示。

3 基于多級串聯綜合分類器的目標確認（The

confirmation of the target based on the multi-

level concatenated synthesis classifier）

在大視場紅外搜索系統(tǒng)中，由于背景的灰度起伏較大，且低空的建筑物和飛鳥等干擾較多，使得分割后的圖像中存在大量的虛警。本文采用多級串聯的綜合分類器來進行真實目標的確認。首先采用模糊隸屬度融合的分類器得到疑似目標所在的位置，剔除大部分虛警；在得到候選目標的基礎上，進一步分析目標的類間特性，設計基于Fisher系數加權的綜合分類器區(qū)分特性極為相似的目標和虛警，得到需要捕獲的一類目標。

3.1 基于模糊隸屬度融合的疑似目標提取

3.1.1 目標特征提取

目標識別的本質是對目標的特性進行分析和判別。目標的單幀特征可主要分為統(tǒng)計特征、結構特征和變換系數特征[8]。從算法復雜度角度考慮，本文提取的特征主要有：

（1）灰度統(tǒng)計特性

①局部信噪比：目標信噪比是對真實信號與背景干擾相對強度進行刻畫的特征量，采用以下定義：，其中、分別為目標和背景的灰度值，為背景雜波的方差。

②局部對比度：局部對比度是對圖像中目標區(qū)域與背景區(qū)域灰度差異的刻畫，是目標顯著性的度量，采用如下定義：，式中代表分割出的檢測區(qū)域的灰度均值，代表目標局部鄰域內的背景灰度均值。

③目標局部獨立性：經過像素聚類區(qū)域生長，對疑似目標的最小外接矩形進行5個像素的外擴作為波門。真實目標在目標波門內灰度具有局部的獨立性，即滿足下列判決條件：a.在目標波門的四個角取窗口，其灰度值總和小于窗口尺寸；b.目標波門的中間窗口灰度值不是最小值。

（2）結構和邊緣特性

①目標長寬比：目標長寬比定義為：，其中、分別表示目標在水平方向上坐標的最小值和最大值，

、分別表示目標在垂直方向上坐標的最小值和最大值。

②邊緣完整性：將距質心的距離作為標準對檢測到的目標邊緣進行連通會導致邊緣片段的遺漏與丟失，因此本文采用“邊框距離”來衡量不同的邊緣片段是否屬于同一目標，通過將距目標波門的距離小于門限的邊緣片段進行聚類，實現目標邊緣片段的有效組合。經過合并，真實目標的邊緣應當是完整的、封閉的，而背景強起伏干擾的邊緣則有可能是間斷的。因此，可以將聚類后邊緣不完整的疑似目標予以剔除。

3.1.2 模糊隸屬度融合的分類器構造

模糊隸屬度函數的構造多種多樣，為計算簡便，本文采用梯形分布的隸屬度函數進行建模。梯形分布的隸屬度函數構造如下[9][其中為特征矢量中的特征參量，，是由先驗知識和實測數據確定的常數]：

（1）偏小型：，該類特征參量取值越小，疑似目標為真實目標的可能性就越大，即特征參量值的大小與疑似目標的真實性負相關。結構特征中面積變化率即屬于該類特征，它是對目標狀態(tài)穩(wěn)定程度的刻畫，真實目標在連續(xù)幀間的面積變化較小。

（2）中間型：，該類特征參量在特定的取值范圍內，疑似目標為真實目標的可能性較大；反之，若特征參量的取值超出這一范圍，偏離得越多，疑似目標為真實目標的可能性就越小。目標結構特征中的長寬比、分散度和伸長度等特征參量均屬于該類特征。

（3）偏大型：，該類特征參量取值越大，疑似目標為真實目標的可能性就越大，即特征參量值的大小與疑似目標的真實性正相關。灰度統(tǒng)計特性中的目標局部信噪比和局部對比度是對目標顯著性的直接反應，屬于該類特征。

我們定義提取到的灰度統(tǒng)計特性的特征矢量，分別對應灰度統(tǒng)計特征中局部信噪比、局部對比度和目標局部獨立性；定義結構特征矢量為，分別對應目標長寬比、伸長度、復雜度、區(qū)域面積變化率和目標邊緣完整性。采用模糊綜合評判法，在上述特征矢量的基礎上構建綜合分類器。該綜合分類器能夠針對每類特征構造隸屬度函數，從而得到疑似目標是否真實的置信度函數，實現融合判決[10]。

基于上述分析，多特征融合的模糊綜合分類器構造如下：，其中，為灰度置信度函數，為結構置信度函數。設置判決門限，置信度高于門限時可提取為疑似目標，否則作為虛警剔除。

3.2 基于Fisher系數加權的綜合分類器的設計和真實

目標的確認

3.2.1 疑似目標特性分析

提取出疑似目標后，需要繼續(xù)對其進行鑒別，進一步剔除虛警。如圖2（a）中，存在三個明顯的小目標，其中用白色方框標注的為無人機目標，剩余的一個為飛鳥。低空區(qū)域的飛鳥與遠距離的無人機目標在成像系統(tǒng)中特征極其相似，必須進一步分析目標的特征來進行識別。endprint

在目標識別中，將重要性不同的特征都平均地用于分類器中缺乏針對性，也不利于算法的實時性。目標的類間特征是把一類目標同其他不同類型的目標區(qū)別開來的特性，在目標識別過程中起著主要作用[11]。鑒于此，本文對提取的目標特征進行類間分析，提取表現較好的特征來構建加權綜合分類器進行目標的精細提取。將實際錄取數據中的無人機目標和干擾目標飛鳥各取五個樣本（理論上應為無窮多個），圖4為無人機目標和飛鳥的局部放大圖。

從算法效率的角度考慮，本階段提取目標的單幀特征有（具體的概念不再贅述，如表1和表2所示）。

（1）結構特征：目標面積；目標波門面積；目標波門長度；目標波門寬度；目標波門長寬比。

（2）統(tǒng)計特征：目標局部信雜比；目標局部對比度；全局信雜比；全局對比度；峰值信雜比；峰值對比度；峰全信雜比；峰全對比度。

圖像的單幀特征有時并不足以完成目標的確認。當遇到背景復雜的圖像時，目標的信噪比和對比度都比較低，這時利用單幀圖像的特征檢測容易出現虛警，所以需要利用圖像序列的特征來綜合判斷。運動目標會在圖像序列中呈現出穩(wěn)定的航跡，而虛假目標如噪聲則無規(guī)律性。可以通過記錄序列圖像中目標的位置來判斷疑似目標的真實性。

對當前檢測的目標建立航跡，如果目標已經存在航跡，則繼續(xù)記錄目標航跡。建立準則來判斷目標的運動特征的置信度[12]：①如果目標的航跡置信度，則判斷其為真實航跡；②如果目標的航跡置信度，或丟失目標的幀數大于，則判斷其為虛假航跡并刪除候選目標；③其他情況暫時無法判斷，繼續(xù)記錄航跡觀察。其中表示已確認關聯的幀數與記錄航跡總幀數的比值，表示允許丟失幀數的最大值。

3.2.2 基于Fisher系數加權的綜合分類器

類間特征作為區(qū)分目標的判據，不同目標的類間特征應具有較大差異[11]。我們選擇Fisher判據來表示不同特征在區(qū)分不同類目標時作用的大小。假設對于特征A，不同類目標表示為：，則兩類目標關于特征A的Fisher比率定義為：。其中、分別為、關于特征A的平均值，、為它們關于特征A的方差。如果的值較大，則說明特征A在區(qū)分這兩類目標時的作用較大；否則特征A不應作為區(qū)分兩類目標的特征。

上述單幀特征的Fisher比率值如表3所示。依據判決準則，本文選取對無人機目標和虛警具有較高區(qū)分度的特征量：目標面積、目標波門面積、目標波門長度、目標波門長寬比、目標全局信雜比和目標全局對比度，并基于這些特征參數構造加權分類器。

由于候選目標的特性比較相似，都在各自的中心值附近波動，因此將真實目標和虛警特征矢量的隸屬度均用y類隸屬度表示。將目標的結構特征包括目標面積、目標波門面積、目標波門長度與目標波門長寬比表示為；目標的灰度統(tǒng)計特征包括目標全局信雜比和目標全局對比度表示為；目標的運動特征表示為。根據上一節(jié)的隸屬度函數，單幀目標特征量對應的隸屬度為，本文根據器對目標的的區(qū)分度即Fisher比率對其賦予其相應的分值，總分為1分（即）；而目標的運動特征置信度為，由于本次實驗中的無人機和飛鳥均為運動目標，靜止的目標一定是虛警，因此它具有一票否決權。疑似目標最終的置信度為：。設置門限，根據目標的置信度得分

，來判定目標的真實性，實現目標的精細檢測。

4 實驗結果分析（Analysis of results）

采用實際錄取的無人機目標的圖像序列對本文算法進行檢測，如圖5所示。其中，（a）（d）為不同尺度無人機目標的原始圖像；（b）（e）為模糊隸屬度融合分類后的初步檢測結果；（c）（f）為最終加權綜合分類器的檢測結果，圖（c）中與真實目標極其相似的飛鳥已作為虛警剔除。

實際應用中，漏檢率與虛警率是衡量算法性能的兩個重要指標。因此，本文以這兩個指標和最終是否正確識別真實目標對算法的有效性進行進一步分析。通過五組實測圖像的驗證（表4），證明本文提出的目標識別算法能夠進行正確的航跡關聯，并最終實現對虛警的剔除和對真實目標的確認。

5 結論（Conclusion）

針對大視場紅外搜索中的無人機目標識別問題，本文提出了一種基于特征融合的多級綜合分類器的無人機目標檢測方法。對檢測到的目標進行由粗到精的分層次分類與虛警剔除，在虛警剔除的后期對無人機目標和飛鳥的特征進行了分析和選擇，來指導和訓練加權綜合分類器，以實現目標識別。多層綜合分類器既滿足了序列圖像處理實時性需求，又避免了根據單一特征參量進行判決導致分類性能的降低，可以在復雜背景下有效排除虛警干擾。該算法較好地解決了目標強度弱和目標尺寸變化帶來的檢測問題，對低空背景下弱小目標的檢測和跟蹤具有一定意義。

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作者簡介：

王培早（1993-），女，碩士生.研究領域：紅外圖像處理與自動目標識別.

王衛(wèi)華（1980-），男，博士，副教授.研究領域：紅外圖像處理與信號處理，自動目標識別.

王海松（1991-），男，碩士生.研究領域：雷達信號處理與波形產生.

陳曾平（1967-），男，博士，教授.研究領域：空間目標雷達成像與識別，高速數據采集，存儲與實時處理技術，射頻全數字陣列雷達.endprint