一種基于差分的弱小目標(biāo)增強(qiáng)方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于差分的弱小目標(biāo)增強(qiáng)方法及裝置，屬于圖像處理領(lǐng)域，解決了密集恒星背景弱小目標(biāo)增強(qiáng)的問題，本發(fā)明步驟為：(1)采集相鄰的兩幀圖像，即上一幀圖像和下一幀圖像，其中，下一幀圖像是需要進(jìn)行差分的圖像；(2)膨脹采集的上一幀圖像；(3)將膨脹后的上一幀圖像與下一幀圖像做差分，同時(shí)根據(jù)差分的相鄰兩幀圖像(都為原圖)對應(yīng)的像素灰度值與差分后結(jié)果(即差分得到的灰度值)進(jìn)行灰度拉伸，得到增強(qiáng)圖像。本發(fā)明抑制恒星的背景，增強(qiáng)了弱小目標(biāo)信號。
【專利說明】一種基于差分的弱小目標(biāo)增強(qiáng)方法及裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 一種基于差分的弱小目標(biāo)增強(qiáng)方法及裝置，抑制恒星的背景，增強(qiáng)了弱小目標(biāo)信 號，屬于圖像處理領(lǐng)域。

【背景技術(shù)】
[0002] 恒星背景的弱小目標(biāo)增強(qiáng)是星空觀測中面臨的一大技術(shù)難題，如何在恒星密布的 圖像中增強(qiáng)與恒星類似的弱小目標(biāo)，國內(nèi)外學(xué)者付出了大量的勞動(dòng)和心血，取得了一些有 效的方法，如：基于直方圖的方法，灰度變換的方法等，這些方法對于某些特定類型的恒星 背景圖像增強(qiáng)效果明顯，對于某些類型的圖像的增強(qiáng)效果則差強(qiáng)人意。
[0003] 密集恒星背景圖像中需要增強(qiáng)的弱小目標(biāo)形狀跟恒星類似，信噪比低于圖像中大 多數(shù)恒星，因此根據(jù)圖像的灰度統(tǒng)計(jì)信息或者直接進(jìn)行灰度拉伸，很難取得良好的效果，在 某些情況下甚至?xí)档腿跣∧繕?biāo)的對比度。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的不足之處提供了一種基于差分的弱小目標(biāo)增強(qiáng)方法及裝 置，解決了密集恒星背景弱小目標(biāo)增強(qiáng)的問題，有效抑制了恒星的背景，增強(qiáng)了弱小目標(biāo)信 號。
[0005] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
[0006] -種基于差分的弱小目標(biāo)增強(qiáng)方法，其特征在于，如下步驟：
[0007] (1)采集相鄰的兩幀圖像，即上一幀圖像和下一幀圖像，其中，下一幀圖像是需要 進(jìn)行差分的圖像；
[0008] (2)膨脹采集到的上一幀圖像；
[0009] (3)將膨脹后的上一幀圖像與下一幀圖像做差分，同時(shí)根據(jù)差分的相鄰兩幀圖像 (都為原圖）對應(yīng)的像素灰度值與差分后結(jié)果（即差分得到的灰度值）進(jìn)行灰度拉伸，得到 增強(qiáng)圖像。
[0010] 作為優(yōu)選，所述步驟（2)中，膨脹圖像的公式如下： _1] ./二(/,/) = (/_)(以）， _2] t) = max{/(/-s,j-t)+b(s,t) \ e Df, (s,t) e Dh},
[0013] 其中，b為形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元，結(jié)構(gòu)元b的尺寸為nXn，n取值為1?100，DjPDb分別 是f，b的定義域，i、j表示圖像f的坐標(biāo)，其取值屬于Df，s、t結(jié)構(gòu)元b的坐標(biāo)，其取值屬于 Db〇
[0014] 作為優(yōu)選，所述步驟（3)中，圖像的差分增強(qiáng)公式如下： Sat_ Value x -.廣~人.丨(-; /,(/,/)> fn ,(/,/)
[0015] 〇"(/,./)-j - max(./；;(/,./),./；, ,(/,./)) ' ' ' ， 〇; J) i〇V/)
[0016] 其中，fn(i, j)表示第n巾貞圖像位置i、j處的灰度值，l (i, j)表示第n-1中貞 圖像位置i、j處的灰度值，f 表示第n-1幀圖像膨脹后位置i、j處的灰度值， max(fn(i, j), j))表示相鄰兩巾貞同一位置處像素的灰度值的最大值，Sat_Value是圖 像的飽和值，對于n-Bit的圖像，Sat_Value的值為2n-l。
[0017] 一種基于差分的弱小目標(biāo)增強(qiáng)裝置，其特征在于：
[0018] 圖像采集裝置：采集相鄰的兩幀圖像，即上一幀圖像和下一幀圖像，其中，下一幀 圖像是需要進(jìn)行差分的圖像；
[0019] 圖像膨脹裝置：膨脹采集到的上一幀圖像；
[0020] 圖像差分增強(qiáng)裝置：將膨脹后的上一幀圖像與下一幀圖像做差分，同時(shí)根據(jù)差分 的相鄰兩幀圖像（都為原圖）對應(yīng)的像素灰度值與差分后結(jié)果（即差分得到的灰度值）進(jìn) 行灰度拉伸，得到增強(qiáng)圖像。
[0021] 作為優(yōu)選，所述圖像膨脹裝置中膨脹圖像的公式如下：

【權(quán)利要求】
1. 一種基于差分的弱小目標(biāo)增強(qiáng)方法，其特征在于，如下步驟： (1) 采集相鄰的兩幀圖像，即上一幀圖像和下一幀圖像，其中，下一幀圖像是需要進(jìn)行 差分的圖像； (2) 膨脹采集到的上一幀圖像； (3) 將膨脹后的上一幀圖像與下一幀圖像做差分，同時(shí)根據(jù)差分的相鄰兩幀圖像（都 為原圖）對應(yīng)的像素灰度值與差分后結(jié)果（即差分得到的灰度值）進(jìn)行灰度拉伸，得到增 強(qiáng)圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于差分的弱小目標(biāo)增強(qiáng)方法，其特征在于，所述步驟 (2)中，膨脹圖像的公式如下：
其中，b為形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元，結(jié)構(gòu)元b的尺寸為ηΧη，η取值為1?100, Df和Db分別是 f，b的定義域，i、j表示圖像f的坐標(biāo)，其取值屬于Df，s、t結(jié)構(gòu)元b的坐標(biāo)，其取值屬于Db。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于差分的弱小目標(biāo)增強(qiáng)方法，其特征在于，所述步驟 ⑶中，圖像的差分增強(qiáng)公式如下：
其中，fn (i, j)表示第η巾貞圖像位置i、j處的灰度值，l (i, j)表示第n-1巾貞圖 像位置i、j處的灰度值，f' mQ，j)表示第n-1幀圖像膨脹后位置i、j處的灰度值， max(fn(i, j), j))表示相鄰兩巾貞同一位置處像素的灰度值的最大值，Sat_Value是圖 像的飽和值，對于n-Bit的圖像，Sat_Value的值為2n-l。
4. 一種基于差分的弱小目標(biāo)增強(qiáng)裝置，其特征在于： 圖像采集裝置：采集相鄰的兩幀圖像，即上一幀圖像和下一幀圖像，其中，下一幀圖像 是需要進(jìn)行差分的圖像； 圖像膨脹裝置：膨脹采集到的上一幀圖像； 圖像差分增強(qiáng)裝置：將膨脹后的上一幀圖像與下一幀圖像做差分，同時(shí)根據(jù)差分的相 鄰兩幀圖像（都為原圖）對應(yīng)的像素灰度值與差分后結(jié)果（即差分得到的灰度值）進(jìn)行灰 度拉伸，得到增強(qiáng)圖像。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于差分的弱小目標(biāo)增強(qiáng)裝置，其特征在于，所述圖像 膨脹裝置中膨脹圖像的公式如下：
其中，b為形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元，結(jié)構(gòu)元b的尺寸為ηΧη，η取值為1?100, Df和Db分別是 f，b的定義域，i、j表示圖像f的坐標(biāo)，其取值屬于Df，s、t結(jié)構(gòu)元b的坐標(biāo)，其取值屬于Db。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于差分的弱小目標(biāo)增強(qiáng)裝置，其特征在于，所述圖像 差分增加裝置中圖像的差分增強(qiáng)公式如下：
其中，fn (i, j)表示第η巾貞圖像位置i、j處的灰度值，l (i, j)表示第n-1巾貞圖 像位置i、j處的灰度值，f' mQ，j)表示第n-1幀圖像膨脹后位置i、j處的灰度值， max(fn(i, j), j))表示相鄰兩巾貞同一位置處像素的灰度值的最大值，Sat_Value是圖 像的飽和值，對于n-Bit的圖像，Sat_Value的值為2n-l。
【文檔編號】G06T5/00GK104103049SQ201410380497
【公開日】2014年10月15日 申請日期:2014年8月5日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月5日
【發(fā)明者】魏敏, 文武, 魏維 申請人:成都信息工程學(xué)院