(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 202211186992.2 (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 北京万龙精益科技有限公司 地址 102299 北京市昌平区马池口镇白浮 村7号 (72)发明人 徐英伟　廖观万　宋炜　王方亮　 王建平　周殿涛　吴继平　宋建华　 周传　 (74)专利代理 机构 北京中知星原知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11868 专利代理师 艾变开 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06T 7/246(2017.01)G06T 5/20(2006.01) (54)发明名称 自适应块匹配滤波的红外小目标实时检测 与跟踪方法 (57)摘要 本发明涉及一种自适应块匹配滤波的红外 小目标实时检测与跟踪方法， 包括如下步骤： 步 骤1， 基于探测器输入视频信号转换成数据流； 步 骤2， 对所述数据流进行多路多尺度块匹配滤波， 自适应选 择最优滤波结果； 步骤3， 提取场景中目 标特征， 获取当前帧目标位置； 步骤4， 预测下一 帧目标位置， 通过预测位置和实际位置差异自适 应调节目标置信 度因子； 步骤5， 输出叠加目标位 置信息的数字视频和模拟视频。 本发 明提供一种 自适应块匹配滤波的红外小目标实时检测与跟 踪方法， 可以在目标明显场景下抑制背景干扰， 在目标不明显场景下突显目标， 提高目标与背景 的对比度， 实现红外小目标的检测与跟踪。 权利要求书3页 说明书9页 附图3页 CN 115311470 A 2022.11.08 CN 115311470 A 1.一种自适应块匹配滤波的红外小目标实时检测与跟踪方法， 其特征在于， 包括如下 步骤： 步骤1， 基于 探测器输入视频信号 转换成数据流； 步骤2， 对所述数据流进行多路多尺度块匹配滤波， 自适应选择最优滤波结果； 步骤3， 提取场景中目标 特征， 获取当前帧目标位置； 步骤4， 预测下一帧目标位置， 通过预测位置和实际位置差异自适应调节目标置信度因 子； 步骤5， 输出叠加目标位置信息的数字 视频和模拟视频。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤1包括： 步骤1.1， 根据探测器的通信协议， 对探测器数据包进行解码处理， 找到数据包包头位 置， 获取对应的图像信息包； 步骤1.2， 由所述图像信息包生成对应的标准行信号、 场信号和数据有效信号； 步骤1.3， 采用FPGA自带的视频流转换模块将生成的标准行信号、 场信号和数据有效信 号转换成数据流。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤2包括： 步骤2.1， 根据跟踪目标的形状和尺寸设计滤波器， 以抑制背景突显目标； 步骤2.2， 将所述数据流与滤波器卷积得到滤波结果； 步骤2.3， 比较多路多尺度滤波结果， 选择最优滤波结果。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 步骤2.1包括： 根据跟踪目标的形状和尺寸， 设计一个平 滑 局部突显中心的滤波器； 突显中心采用拉普拉斯滤波器， 将均值滤波器和拉普拉斯滤波器结合， 以平滑局部突 显中心； 采用HLS将块匹配滤波器设计为多路多尺度， 具体为：           （1） 式中， Kernal为滤波器， SIZE为滤波器尺度因子， SIZE=3,5,7,9； i和j分别代表滤波器 的横向和纵向坐标， i =0,1,2,…,3SIZE  ‑1，j=0,1,2,…, 3SIZE  ‑1， 表示向下 取整； 和/或， 步骤2.2包括： 根据步骤2.1构造的滤波器与输入数据流进行卷积， 获得多路多尺度 数据流滤波结果， 具体为：                     （2） 式中， Ik为滤波后结果， Iin为输入数据 流，m和n分别代表图像的横向和纵 向坐标，m=1, 2,…,M，n=1,2,…,N，M和N为图像最大尺寸； 和/或， 步骤2.3包括： 根据步骤2.2滤波结果， 计算每个尺度下滤波结果的局部对比度， 响应最大的即为当前 目标最适合的尺度， 具体为：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115311470 A 2                        （3）                         （4） 式中， LCM表示获取图像局部对比度， Is表示当前帧最佳滤波结果， Ik1表示滤波器中心 区域像素 灰度，Ik2表示滤波器周围区域像素 灰度。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤3包括： 步骤3.1， 采用FAST角点检测的方法获取目标特征， 利用HLS实现FAST角点检测， 并设定 一个随帧数变化的动态阈值； 步骤3.2， 考虑到特征点通常位于目标中心， 将目标的特征点位置视为当前帧目标位 置。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤4包括： 步骤4.1， 根据目标运动的整个过程设定智能波门大小， 并根据预测结果调整波门大 小； 步骤4.2， 采取二阶自回归预测方法预测运动轨迹， 以前两帧的相对位移预测当前帧目 标位置； 步骤4.3， 在波门内， 根据目标预测位置和 实际位置差异， 给波门内的所有特征点赋以 不同的置信度因子 。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤5包括： 步骤5.1， 将目标位置信息 叠加到输出的数字 视频中， 具体为： 采用FPGA自带的叠图模块， 在原始视频流上叠加一路目标位置信息图像， 并利用FPGA 自带的数据流输出模块 转换成标准行信号、 场信号和数据有效信号； 根据数字视频输出端口及其协议， 通过重新编码的方式借助芯片 或软核转换成要求输 出的数字 视频； 步骤5.2， 将数字 视频转换成模拟视频， 具体为： 根据步骤5.1得到的数字视频， 借助芯片 或软核转换成模拟视频， 便于视频的实时显示 与观察。 8.一种自适应块匹配滤波的红外小目标实时检测与跟踪系统， 其特 征在于， 包括： 数据输入 模块， 用于将探测器输入的视频信号 转换成数据流； 块匹配滤波模块， 用于对所述数据流进行多路多尺度块匹配滤波， 自适应选择最优滤 波结果； 特征提取模块， 用于提取场景中目标 特征， 获取当前帧目标位置； 预测反馈模块， 用于预测下一帧目标位置， 通过预测位置和实 际位置差异自适应调节 目标置信度因子； 数据输出模块， 用于 输出叠加目标位置信息的数字 视频和模拟视频。 9.一种自适应块匹配滤波的红外小目标实时检测与跟踪装置， 其特 征在于， 包括： 至少一个存 储器， 用于存 储至少一个程序； 至少一个处 理器； 当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行， 使得所述至少一个处理器实现如权 利要求1至7中任一项所述的一种自适应块匹配滤波的红外小目标实时检测与跟踪方法。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115311470 A 3