[發明專利]一種動目標多維度多尺度紅外光譜特征測量方法及系統

有效

• 申請號: 201611268920.7
• 申請日: 2016-12-31
• 公開（公告）號: CN106772417B
• 公開（公告）日: 2017-11-14
• 發明（設計）人: 張天序;喻洪濤;姚守悝;戴小兵
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G01S17/58
• 分類號: G01S17/58;G01S17/89
• 代理公司: 華中科技大學專利中心42201
• 代理人: 李智

技術領域

本發明屬于圖像處理、運動控制、紅外光譜特征的交叉領域，具體涉及一種動目標多維度多尺度紅外光譜特征測量方法及系統。

背景技術

成像紅外光譜儀是遙感發展的成就之一，人類利用光學技術對目標識別的方法主要有光學成像技術和光學成譜技術。光學成像技術主要獲取目標的幾何特征、灰度特征。但單一的圖像信息無法獲取目標成分紅外光譜信息，在低空條件下無法進行定性分析，在太空環境下無法進行定量分析。紅外光譜分析技術是根據紅外光譜學相關原理獲得目標成分、狀態信息，但是缺乏目標圖像特征信息。成像紅外光譜儀器將成像和成譜技術結合起來，可以獲取目標的圖像特征，以及目標紅外光譜特征。因此在20世紀八十年代提出成像紅外光譜儀，將成像和成譜技術結合的測量設備，目前設備主要缺點是無效紅外光譜數據量過大，無法實時處理紅外光譜數據，目標紅外光譜與背景紅外光譜混雜，無法精確獲取目標紅外光譜特征。

發明內容

本發明旨在提供一種能夠克服紅外光譜成像儀器無法實時獲取目標多維度多尺度信息、無法滿足獲取目標精確特征模型的缺點的紅外光譜特征測量方法。

為了實現上述目的，本發明提供了一種動目標多維度多尺度紅外光譜特征測量方法，包括如下步驟：

(1)建立物方目標紅外光譜特征多維度多尺度模型，從中提取物方感興趣區域測量模型；

(2)對實測紅外圖像進行目標檢測，識別目標各感興趣區域位置信息；跟蹤目標獲得兩幀之間目標像素差以及目標運動方向，然后根據兩幀之間目標像素差進行目標運動補償；

(3)對步驟(2)識別出的目標作掃描，成功捕獲跟蹤目標圖像后，控制內框指向各感興趣目標，并根據目標運動方向信息，在相對于運動方向偏移90°的方向上作N個像素大小的運動，開啟測譜模塊，記錄此時測量設備與目標之間距離信息，測量方位立體角信息、尺度信息、時間維信息，將上述信息輸入步驟(1)獲得的物方目標紅外光譜特征多維度多尺度模型，得到像方目標紅外光譜特征多維度多尺度模型。

進一步地，步驟(1)還包括如下子步驟：

(1.1)對需要測量的目標建立三維模型；

(1.2)從三維模型中確定測量目標的感興趣區域部位，并對上述部位的三維模型進行材質劃分，以確定輻射源；

(1.3)對輻射源紅外光譜特征進行測量，得到特定角度下物方紅外光譜特征分布。

進一步地，物方的目標紅外光譜輻射測量特性表達如下：

F_rad(x,y,z,ω,S,T)(1)

其中，F_rad()表示目標在地球坐標系下位置(x,y,z)、測量角度ω、尺度S、時間維度T的情況下目標的輻射強度；

像方的目標輻射測量特性函數有如下兩種情況：

作為點狀、斑狀目標的輻射測量特性f_rad1表達如下：

f_rad1＝f_rad(θ,λ,r)(2)

其中，為測量儀器所處的方位立體角，λ為紅外光譜變量，r為測量儀器與目標的距離；

作為面目標的輻射測量特性f_rad2表達如下：

其中，為目標空間分布，為測量儀器所處的方位立體角，λ為紅外光譜變量，r為測量儀器與目標的距離。

進一步地，步驟(2)包括如下子步驟：

(2.1)對輸入的實測紅外圖像進行多線程操作，包括：

線程1：超像素分割獲得天空背景、地面背景、目標區域等，根據分割結果并測量目標面積、灰度特征識別背景區域，作為負樣本；

線程2：提取全圖HOG特征，根據滑動窗口方法區分背景與目標區域，獲得疑似目標，作為正樣本；

線程3：利用全卷積神經網絡，對輸入圖像檢測出目標，作為正樣本；

(2.2)將上述線程得到的結果，輸入已預先訓練好的支持向量機分類器中獲得目標圖像位置信息(x,y)；

(2.3)對目標圖像做高斯金字塔獲得圖像多尺度信息后輸入已訓練的卷積神經網絡，獲得目標各感興趣區域相對于目標中心位置的像素差(▽x,▽y)；

(2.4)按照步驟(2.2)檢測出兩幀目標圖像位置信息并進行處理，獲得兩幀圖像目標的幀差、運動目標方向信息；按照步驟(2.3)得到的兩幀之間目標像素差進行目標運動補償。