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[發(fā)明專利]一種基于多光譜偏振成像的隱身目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)及方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201611039646.6 申請(qǐng)日: 2016-11-21
公開(kāi)(公告)號(hào): CN108090490A 公開(kāi)(公告)日: 2018-05-29
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 白宏陽(yáng);胡福東;蘇文杰;李成美;梁華駒;郭宏偉 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 南京理工大學(xué)
主分類號(hào): G06K9/46 分類號(hào): G06K9/46;G06K9/62;G06K9/34
代理公司: 南京理工大學(xué)專利中心 32203 代理人: 薛云燕
地址: 210094 江*** 國(guó)省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書(shū): 查看更多 說(shuō)明書(shū): 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 圖像 偏振成像 多光譜 隱身 目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng) 檢測(cè) 最大類間方差法 預(yù)處理 中值濾波處理 模擬攝像頭 攝像頭采集 形態(tài)學(xué)處理 嵌入式ARM 標(biāo)準(zhǔn)圖像 電源管理 復(fù)雜背景 檢測(cè)系統(tǒng) 算子提取 圖像分割 圖像配準(zhǔn) 圖像融合 穩(wěn)壓電源 檢測(cè)率 開(kāi)發(fā)板 濾光片 偏振片 配準(zhǔn) 融合 計(jì)算機(jī) 改進(jìn)
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種基于多光譜偏振成像的隱身目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,包括穩(wěn)壓電源、電源管理板、視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換器、顯示器、嵌入式ARM開(kāi)發(fā)板、計(jì)算機(jī),以及三組RGB模擬攝像頭、偏振片和濾光片,其中:

所述濾光片和偏振片均安裝于RGB模擬攝像頭上,且濾光片設(shè)置于偏振片與RGB模擬攝像頭之間,所述RGB模擬攝像頭采集圖片數(shù)據(jù),通過(guò)偏振片獲得偏振圖像,通過(guò)濾光片在380~760nm下獲得偏振圖像;

所述穩(wěn)壓電源接入電源管理板,電源管理板的輸出接入嵌入式ARM開(kāi)發(fā)板、RGB模擬攝像頭和計(jì)算機(jī);

所述嵌入式ARM開(kāi)發(fā)板通過(guò)采集卡的三個(gè)模擬接口,接入三個(gè)RGB模擬攝像頭進(jìn)行圖片數(shù)據(jù)采集,并對(duì)三通道的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)、融合檢測(cè)是否有隱身目標(biāo);

所述計(jì)算機(jī)通過(guò)wifi與嵌入式ARM開(kāi)發(fā)板進(jìn)行通信,進(jìn)行程序移植并控制嵌入式ARM開(kāi)發(fā)板驅(qū)動(dòng)RGB模擬攝像頭采集圖片;

所述視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換器將嵌入式ARM開(kāi)發(fā)板輸出的VGA信號(hào)轉(zhuǎn)換為AV視頻信號(hào),并輸出至顯示器以監(jiān)控RGB模擬攝像頭拍攝的圖片。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多光譜偏振成像的隱身目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,所述三個(gè)RGB模擬攝像頭上安裝的偏振片角度分別為0°、45°和90°。

3.一種基于多光譜偏振成像的隱身目標(biāo)檢測(cè)方法,其特征在于,包括以下步驟:

步驟1,對(duì)三個(gè)RGB模擬攝像頭采集的圖像進(jìn)行中值濾波處理,得到預(yù)處理后的圖像;

步驟2,采用surf算子提取圖像的特征并與標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn);

步驟3,采用stokes公式對(duì)配準(zhǔn)后的三幅圖像進(jìn)行圖像融合;

步驟4,對(duì)融合后的圖像采用改進(jìn)的最大類間方差法進(jìn)行圖像分割,提取目標(biāo);

步驟5,對(duì)提取的目標(biāo)采用形態(tài)學(xué)處理,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多光譜偏振成像的隱身目標(biāo)檢測(cè)方法,其特征在于,步驟2所述采用surf算子提取圖像的特征,具體為:利用方框型濾波近似替代二階高斯濾波,并對(duì)待選特征點(diǎn)及其周圍的點(diǎn)分別計(jì)算Hessian值,如果該點(diǎn)具有最大的Hessian值,則該點(diǎn)為特征點(diǎn),否則不是特征點(diǎn);特征描述向量是特征點(diǎn)鄰域的灰度信息,通過(guò)計(jì)算積分圖像的一階Haar小波響應(yīng),得到灰度分布信息來(lái)產(chǎn)生128維的特征描述向量;

標(biāo)準(zhǔn)圖像為中間攝像頭的圖像,圖像配準(zhǔn)包括圖像匹配、圖像模型參數(shù)估計(jì)、圖像變換;圖像匹配是對(duì)該圖像采用surf算子提取目標(biāo)的特征與標(biāo)準(zhǔn)圖像的特征進(jìn)行匹配;圖像模型參數(shù)估計(jì)是對(duì)匹配后的結(jié)果采用仿射變換;圖像變換是對(duì)原圖像進(jìn)行逆變換。

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