[發(fā)明專利]基于壓縮感知框架的目標檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310279608.8
• 申請日: 2013-06-25
• 公開（公告）號: CN103400369A
• 公開（公告）日: 2013-11-20
• 發(fā)明（設計）人: 焦李成;侯彪;張偉;王爽;張向榮;馬文萍;馬晶晶
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205
• 代理人: 張問芬;王品華

技術領域

本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，特別是涉及到壓縮感知方法，具體是一種基于壓縮感知框架的目標檢測方法，可用于監(jiān)測系統(tǒng)中某些特定類目標的檢測。

背景技術

在許多監(jiān)測工程中，高分辨率圖像雖然能夠給出觀測者直觀的判斷，但是不可避免地面臨以下問題：1)觀測者不得不在相當長的時間處理大量的圖像數(shù)據(jù)，這給其造成了相當大的負擔。2)觀測者需要相對昂貴的光學設備和大型焦平面陣列來獲取高質量圖像。2004年Candès，Romberg與Tao提出了壓縮感知理論為人們解決上面的問題給出了可行方法。壓縮感知理論與傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理不同，它指出，只要信號是可壓縮的或者在某個變換域是稀疏的，那么就可以用一個與變換基不相關的觀測矩陣將變換所得的高維信號投影到一個低維空間上，然后通過求解一個優(yōu)化問題就可以從這些少量的投影中以高概率重構出原信號，可以證明這樣的投影包含了足夠的原信號的足夠的信息。在該理論框架下，采樣率不取決于信號的帶寬，而是取決于信息在信號中的結構和內(nèi)容。顯然，在壓縮感知理論中，圖像或信號的采樣和壓縮同時以低速率進行，使傳感器的采樣和計算成本大大降低，而信號的恢復過程是一個優(yōu)化計算的過程。因此，該理論指出了將模擬信號直接采樣壓縮為數(shù)字信號的有效途徑，具有直接信息采樣特性。由于從理論上講任何信號都具有可壓縮性，只要能找到相應的稀疏表示空間，就可以有效地進行壓縮采樣，這一理論給信號采樣方法帶來一次新的革命。

2008年，A.Mahalanobis和R.Muise提出了采用壓縮感知方法架構的特定目標圖像重構方法，參見A.Mahalanobis?and?R.Muise.Object?specific?image?reconstruction?using?a?compressive?sensing?architecture?for?application?in?surverlliance?systems，IEEE?Transaction?on?Aerospace?and?Electronic?Systems，2009，45(3)：1167-1180。該方法的核心是在重構過程中對所要求解的稀疏系數(shù)進行加權來達到以較低的采樣率采樣得到的信號重構原信號并檢測到特定類目標的目的。然而此方法所提出的采用與待檢測場景中目標相似的樣本來訓練權值的方法的效果很大程度上取決于相似樣本的選擇，具有很大的不確定性，并且此方法并未給出如何評判權值有效性的標準。同時，此方法并未有效地達到凸顯目標淡化背景以達到特定目標檢測的目的。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術的不足。針對A.Mahalanobis和R.Muise所提出方法進行改進，提出了評價權值有效性的準則，并將此準則應用到重構過程中以達到區(qū)別目標和背景的目的。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出的面向特定目標檢測的壓縮感知方法，包括如下步驟：

(1)對待檢測場景X＝[x₁，x₂，...，x_l]分塊，對每個圖塊進行稀疏表示，對每個稀疏表示系數(shù)進行壓縮觀測得到觀測向量Y＝[y₁，y₂，...，y_l]；

(2)選取待檢測目標測試樣本x_b進行DCT變換后得到其稀疏表示系數(shù)s_b；

(3)由所選取的待檢測目標測試樣本x_b和觀測向量Y得到權值d，選取權值有效性評價參數(shù)m和γ對觀測向量Y用加權L1范數(shù)方法進行壓縮感知重構。

(4)對重構圖像X_e分析，如果重構圖像中某個或某些場景塊區(qū)域相對于其它場景區(qū)域得到了較顯著的重構效果，那么便證明待檢測場景中含有待檢測目標；如果并未得到理想的重構效果圖，即所待檢測的目標并未在場景中凸現(xiàn)出來，那么可減小權值有效性評價參數(shù)m，重新計算權值d，重復步驟(3)～(4)直到m＝N/10，N表示每個觀測塊所拉成的向量的大小，若此時還未有觀測區(qū)域的了較顯著的重構效果那么便證明待檢測圖像中不存在待檢測目標。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比具有以下優(yōu)點：