(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211031297.9 (22)申请日 2022.08.26 (71)申请人 中国科学院国家空间科 学中心 地址 100190 北京市海淀区中关村南 二条1 号 (72)发明人 郑伟　赵二伟　杨震　彭晓东　 牛文龙　 (74)专利代理 机构 北京方安思达知识产权代理 有限公司 1 1472 专利代理师 刘振　陈琳琳 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 一种成分不确定度测量的弱小目标检测方 法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种基于成分一致性原理的 局部不确定度测量的方法和系统， 用来检测复杂 背景下被淹没的小目标。 目标与周围背景属于不 同成分信号， 空间上成分的变化引发了观测不确 定性。 在本发明的方法中， 构造了一个多层嵌套 的滑动窗口， 通过评估局部区域信号的成分一致 性情况， 计算出局部成分不确定度(LUM)， 绘出局 部成分不确定度图， 抑制图像中的复杂背景； 然 后引入能量加权因子， 在不确定度分布图中， 强 化目标蕴含的能量信息， 实现对目标信号的增 强。 真实图像验证结果表明,本发明可 以实现复 杂背景下更好的小目标检测性能。 权利要求书4页 说明书10页 附图5页 CN 115359258 A 2022.11.18 CN 115359258 A 1.一种成分不确定度测量的弱小目标检测方法， 所述方法包括： 步骤1： 构造一个三层嵌套的滑动窗口结构， 由中心窗口向外扩展， 形成一个多级窗口， 由最内侧的中心层、 最外侧的环境层以及夹在两层之间的邻域层三部分组成； 利用最外层 的环境层对邻域层内信号的局部信号成分一致性进行评价， 得到一个局部一致性图， 通过 局部一致性评价结果， 指派成分一致性置信度， 测量区域内的不确定度， 绘制出不确定度分 布图； 步骤2： 在三层嵌套窗口内做高斯模板匹配滤波， 利用残差完成局部能量加权因子的计 算， 得到有能量加权的不确定度图； 步骤3： 对有能量加权的不确定度图进行自适应阈值分割， 剔除非目标成分， 完成目标 提取。 2.根据权利要求1所述的成分不确定度测量的弱小目标检测方法， 其特征在于， 所述步 骤1具体包括： 步骤1‑1： 构造一个三层嵌套的滑动窗口结构， 由中心窗口向外扩展， 形成一个M*M的多 级窗口， 由最内侧的中心层、 最外侧的环境层以及夹在两层之间的邻域层三部分组成； 其 中， M为正整数； 步骤1‑2： 利用局部信号灰度一致性评价标准， 对所述环境层与周围邻域区域之间的信 号成分一 致性进行评价， 得到一个N*N的局部一 致性图； 所述评价标准 为： 其中： LCij表示坐标(i， j)像 元与周围邻域区域信号成分一致性评价； Gij表示以坐标(i， j)为中心的N*N块区域， M ‑N为偶数； 表示坐标(i， j)像元； 表示对应第k个编号 邻域块的灰度均值， K 取值为N×N‑1； 步骤1‑3： 通过局部信号灰度一致性评价结果， 指派成分一致性置信度， 测量区域内的 不确定度， 绘制出不确定度分布图； 测量得到成分不确定度LUM(i， j)公式如下： LUM(i， j)＝Uij‑Entorpymin 其中， Uij为像元(i， j)位置测得的不确定度： 其中， 为以(i， j)为中心的窗口结构中各块所指派的成分一 致性置信度值： Entorpymin为最小熵： 3.根据权利要求2所述的成分不确定度测量的弱小目标检测方法， 其特征在于， 所述步 骤2具体包括： 在三层嵌套窗口内做(2*p+1)*(2*p+1)的高斯模板匹配滤波， 利用残差完成局部能量权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115359258 A 2加权因子的计算， 得到有能量加权的不确定度图； 高斯模板匹配滤波过程表示 为： 其中， I(i+x， j+y)表示(i+x， j+y)点像元原始图像数据； Igaus(i， j)表示(i， j)点像元原 始图像经高斯卷积后的结果； p表示高斯模板中心， σ 表示调整参数， 取值 为0～5； 经过高斯模板匹配卷积后， 得到原 始图像与高斯卷积后图像的残差Ires(i， j)： Ires(i， j)＝I(i， j)‑Igaus(i， j) 其中， I(i， j)表示(i， j)点像元原 始图像数据； 使用同成分一致性评价过程相同的滑动窗口计算残差图像中的局部能量差异作为信 号能量加权： W(i， j)＝max{0， Ires(i， j)‑Ib(i， j)} 其中， Ib(i， j)为残差图像Ires中像元(i， j)周围邻域 位置的残差均值； 能量加权的不确定度ELUM(i， j)定义 为： ELUM(i， j)＝ W(i， j)*LUM(i， j)。 4.根据权利要求3所述的成分不确定度测量的弱小目标检测方法， 其特征在于， 所述步 骤3具体包括： 使用阈值操作来 提取真实目标； 阈值th定义为： th＝ λ×Max+(1‑λ )×Mean 其中， Max和Mean分别是有能量加权的不确定度图中的最大值和均值； λ＜1。 5.一种成分不确定度测量的弱小目标检测系统， 所述系统包括： 局部不确定度测量模块， 用于构造一个三层嵌套的滑动 窗口结构， 由中心窗口向外扩 展， 形成一个多级窗口， 由最内侧的中心层、 最外侧的环境层以及夹在两层之间的邻域层三 部分组成； 最外层的环境层被用于对邻域层内信号的局部信号成分一致性进行评价， 最终 得到一个局部一致性图， 通过局部一致性评价结果， 指派成分一致性置信度， 测量区域内的 不确定度， 绘制出不确定度分布图； 有能量加权的不确定度图模块， 用于在三层嵌套窗口内做高斯模板匹配滤波， 利用残 差完成局部能量加权因子的计算， 得到有能量加权的不确定度图； 目标提取模块， 用于对有能量加权的不确定度图进行自适应阈值分割， 剔除非目标成 分， 完成目标提取。 6.根据权利要求5所述的成分不确定度测量的弱小目标检测系统， 其特征在于， 所述局 部不确定度测量模块处 理过程为： 构造一个三层嵌套的滑动窗口结构， 由中心窗口向外扩展， 形成一个M*M的多级窗口， 由最内侧的中心层、 最外侧的环境层以及夹在两层之间的邻域层三部分组成； 其中， M为正 整数； 利用局部信号灰度一致性评价标准， 对所述环境层与周围邻域 区域之间的信号成分一 致性进行评价， 得到一个N*N的局部一 致性图； 所述评价标准 为：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115359258 A 3