[發明專利]一種雙目立體紅外顯著目標檢測方法及系統有效
| 申請號： | 201611136900.4 | 申請日： | 2016-12-12 |
| 公開（公告）號： | CN108460794B | 公開（公告）日： | 2021-12-28 |
| 發明（設計）人： | 柏連發;張超;韓靜;張毅 | 申請（專利權）人： | 南京理工大學 |
| 主分類號： | G06T7/55 | 分類號： | G06T7/55 |
| 代理公司： | 南京理工大學專利中心 32203 | 代理人： | 孟睿 |
| 地址： | 210094 江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 雙目 立體 紅外 顯著 目標 檢測 方法 系統 | ||
1.一種雙目立體紅外顯著目標檢測方法，其特征在于，步驟如下：
步驟1，用同一組變換矩陣對雙目攝像機采集的紅外圖像序列進行極線校正；
步驟2，使用局部特征協方差矩陣作為特征值進行顯著性檢測，計算方法如公式(1)如式，
其中，S(rk)為像素點k的顯著值，DS(rk，ri)是紅外圖像中不同的區域rk與區域ri之間的空間距離權值，σs為空間權值調節系數；b(rk，ri)為區域rk和區域ri的亮度關系，且Sum(rk)為區域rk像素亮度值總和，Sum(ri)為區域ri像素亮度值總和；為特征協方差矩陣與之間的相似度，且有，
其中，λm是像素點l處的特征協方差矩陣Cl和像素點i處的特征協方差矩陣Ci的廣義特征值，其計算方法如式(2)所示，
λmClxm-Cixm＝0，m＝1，2…d (2)
其中，xm為廣義的特征向量，d表示特征向量的特征數，像素點i處的特征協方差矩陣Ci的計算方法如公式(3)所示，
其中，hk表示像素點i處的特征矩陣；ui表示特征向量的均值；n表示選取窗口內像素的總個數；像素點i處的特征矩陣hk如公式(4)所示，
hk＝[I(x，y)，Ive(x，y)，Ile(x，y)，K(x，y)，x，y] (4)
其中，I(x，y)是圖像的像素灰度值；Ive(x，y)和Ile(x，y)是圖像的豎直梯度和水平梯度值；K(x，y)是紅外圖像的LARK核值；x和y表示紅外圖像中像素點的橫坐標和縱坐標；
步驟3，提取紅外圖像的顯著目標之后，用連通域標定出顯著目標的邊界，并二值化；選取顯著目標的中心點位置，利用左右兩路圖像顯著目標中心點像素的視差，根據三角測距法，測得最終距離。
2.一種雙目立體紅外顯著目標檢測系統，其特征在于，包括兩個紅外相機、變壓電源、DSP處理器、FPGA、VGA顯示器；
紅外相機作為雙目相機用于采集兩幅紅外圖像，將紅外圖像輸出到FPGA中；
FPGA接收紅外相機采集到的紅外圖像，并將紅外圖像發送給DSP；同時接收DSP處理后的圖像結果，并送VGA顯示器顯示；
DSP對雙目紅外圖像進行處理獲取紅外圖像中顯著目標的位置信息和距離信息，并將圖像傳送給FPGA；
DSP對雙目紅外圖像進行處理的方法為：
步驟1，用同一組變換矩陣對雙目攝像機采集的紅外圖像序列進行極線校正；
步驟2，使用局部特征協方差矩陣作為特征值進行顯著性檢測，計算方法如公式(1)如式，
其中，S(rk)為像素點k的顯著值，DS(rk，ri)是紅外圖像中不同的區域rk與區域ri之間的空間距離權值，σs為空間權值調節系數；b(rk，ri)為區域rk和區域ri的亮度關系，且Sum(rk)為區域rk像素亮度值總和，Sum(ri)為區域ri像素亮度值總和；為特征協方差矩陣與之間的相似度，且有，
其中，λm是像素點l處的特征協方差矩陣Cl和像素點i處的特征協方差矩陣Ci的廣義特征值，其計算方法如式(2)所示，
λmClxm-Cixm＝0，m＝1，2…d (2)
其中，xm為廣義的特征向量，d表示特征向量的特征數，像素點i處的特征協方差矩陣Ci的計算方法如公式(3)所示，
其中，hk表示像素點i處的特征矩陣；ui表示特征向量的均值；n表示選取窗口內像素的總個數；像素點i處的特征矩陣hk如公式(4)所示，
hk＝[I(x，y)，Ive(x，y)，Ile(x，y)，K(x，y)，x，y] (4)
其中，I(x，y)是圖像的像素灰度值；Ive(x，y)和Ile(x，y)是圖像的豎直梯度和水平梯度值；K(x，y)是紅外圖像的LARK核值；x和y表示紅外圖像中像素點的橫坐標和縱坐標；
步驟3，提取紅外圖像的顯著目標之后，用連通域標定出顯著目標的邊界，并二值化；選取顯著目標的中心點位置，利用左右兩路圖像顯著目標中心點像素的視差，根據三角測距法，測得最終距離。
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