基于形态滤波和小波变换的红外背景抑制算法研究  

The Research of Infrared Background Suppression Algorithm Based on Morphological Filter and Wavelet Transform

作　　者：冯洋[1] 袁卫[1] 

机构地区：[1]渭南师范学院数理学院

出　　处：《渭南师范学院学报》2016年第8期14-19,共6页Journal of Weinan Normal University

基　　金：陕西省教育厅科学基金项目:红外监视告警系统中复杂背景抑制算法研究(14JK1247);渭南师范学院教育教学改革研究项目:"数字图像处理"课程多层次;多模式实践教学体系研究(JG201537);渭南师范学院教育科学研究项目:新形势下高师院校实践取向的师范生创新能力研究(2014JYKX024);渭南师范学院自然科学研究项目:基于序列图像的弱小目标检测算法研究(16YKS006)

摘　　要：红外背景抑制是红外监视告警系统中的一项关键技术。文章提出了一种将形态学滤波Top-hat变换与小波变换相结合的红外弱小目标背景抑制算法。首先通过形态学滤波Top-hat变换对红外图像进行处理,然后对处理后的图像进行小波分解,提取图像的多尺度信息,通过模糊非线性增强算子分别对各个分解层的高频子带进行非线性增强来改变目标特征的强度和抑制背景信号,最后利用改变后的小波系数进行重构变换到图像域,达到背景抑制的目的。实验结果表明,该算法可以很好地抑制背景并保存目标信号。A key technique in infrared monitoring alarm system is infrared background suppression. A kind of infrared dimsmall target background suppression algorithm is proposed by using morphological filtering Top-hat transform combined with discrete wavelet transform （DWT）. First, the infrared image is processed by morphological filter, and then extracts the image multi-scale information by wavelet decomposition, through the nonlinear fuzzy enhancement operator for the high frequency sub-bands of each decomposition level respectively non-linear enhancement to change the characteristics of target and suppress background signal intensity. Finally the changing scale coefficient is used to reconstruct to achieve the goal of background suppression. The experimental results show that the algorithm can well restrain background and save the target signal.

关 键 词：红外图像 背景抑制 形态学滤波 小波变换 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统]