[發(fā)明專利]一種基于多特征融合的紅外圖像結(jié)冰河流檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810964930.7
• 申請(qǐng)日: 2018-08-22
• 公開（公告）號(hào): CN109214439B
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 彭真明;劉雨菡;黃蘇琦;彭凌冰;張?zhí)旆?/a>;曹思穎;張鵬飛;張?zhí)m丹;楊春平;蒲恬;王卓然
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 成都弘毅天承知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51230
• 代理人: 鄒敏菲

1.一種基于多特征融合的紅外圖像結(jié)冰河流檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1.獲取待處理的紅外圖像(x,y)，并提取紅外圖像(x,y)中的全局特征；

步驟2.將提取的紅外圖像(x,y)的全局特征進(jìn)行多特征融合得到預(yù)處理圖像，對(duì)預(yù)處理圖像進(jìn)行特征增強(qiáng)得到特征圖像；

步驟3.對(duì)特征圖像進(jìn)行圖像分割得到二值化圖像，對(duì)二值化圖像進(jìn)行檢測(cè)處理得到檢測(cè)結(jié)果；

具體地：提取的全局特征包括灰度特征、頻率調(diào)制特征、相位譜、譜殘差特征，各個(gè)特征的計(jì)算公式如下：

s＝T(r) (1)

S_FT(x,y)＝||I_G(x,y)-I_μ|| (2)

I_F(f)＝F(I(x)) (3)

L(f)＝Log{R[I_F(f)]} (4)

P(f)＝I[I_F(f)] (5)

SR(f)＝L(f)-H*L(f) (6)

S(x)＝G*F^-1{exp[SR(f)+iP(f)]}² (7)

其中，公式(1)中，r表示紅外圖像(x,y)中每個(gè)像素的灰度值，T()表示Matlab中的灰度調(diào)整函數(shù)imadjust()，s表示紅外圖像(x,y)的灰度特征；公式(2)中，x表示紅外圖像(x,y)中像素的橫坐標(biāo)，y表示紅外圖像(x,y)中像素的縱坐標(biāo)，I_G(x,y)表示紅外圖像(x,y)經(jīng)高斯算子G＝exp(-(x²+y²)/2σ²)濾波后的處理圖像A，σ表示高斯濾波方差，I_μ表示紅外圖像(x,y)的灰度均值，S_FT(x,y)表示紅外圖像(x,y)的頻率調(diào)制特征；公式(3)中，I_F(f)表示紅外圖像(x,y)經(jīng)傅里葉變換函數(shù)F()變換后得到的處理圖像B，F(xiàn)＝∫I(x)exp(-ifx)dx，I(x)表示紅外圖像(x,y)的像素值，f表示頻率，x表示紅外圖像(x,y)中像素的橫坐標(biāo)位置；公式(4)中，R[I_F(f)]表示取處理圖像B實(shí)數(shù)部分得到的幅度譜b，L(f)表示對(duì)幅度譜b取對(duì)數(shù)Log后的幅度譜B，幅度譜B即為紅外圖像(x,y)的幅度譜；公式(5)中，I[]表示處理圖像B的虛數(shù)部分的值，P(f)表示紅外圖像(x,y)的相位譜；公式(6)中，H表示平滑算子且E_5×5表示大小為5×5的單位矩陣，SR(f)表示紅外圖像(x,y)的譜殘差；公式(7)中，G表示高斯算子，F(xiàn)^-1表示傅里葉逆變換函數(shù)，i表示虛數(shù)單位，x表示紅外圖像(x,y)中像素的橫坐標(biāo)，S(x)表示紅外圖像(x,y)的譜殘差特征；將計(jì)算得到的灰度特征、頻率調(diào)制特征、相位譜、譜殘差特征放入數(shù)組I(I₁,I₂,…,I_n)中。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多特征融合的紅外圖像結(jié)冰河流檢測(cè)方法，其特征在于，步驟2中，采用主成分分析方法對(duì)提取的全局特征進(jìn)行融合，融合步驟如下：

步驟2.1.計(jì)算紅外圖像(x,y)的偏差特征：

其中，i表示數(shù)組I中元素的下標(biāo)，I_i表示數(shù)組I中下標(biāo)為i的特征，表示特征I_i規(guī)范化后的特征，即從下標(biāo)為i的特征I_i中減去紅外圖像(x,y)的灰度均值后得到的特征，S_i表示特征I_i經(jīng)低通濾波后的特征，S_i＝I_i*G，*表示卷積，G表示高斯算子，D_i表示數(shù)組I中下標(biāo)為i的特征對(duì)應(yīng)的偏差特征；

步驟2.2.基于紅外圖像(x,y)的偏差特征，通過主成分分析法對(duì)紅外圖像(x,y)的全局特征進(jìn)行融合，融合規(guī)則如下：

其中，i表示數(shù)組I中元素的個(gè)數(shù)，λ_i表示數(shù)組I中下標(biāo)為i的特征對(duì)應(yīng)的特征值，a_i表示數(shù)組I中下標(biāo)為i的特征的權(quán)值，表示經(jīng)主成分分析后重建的特征，W_i表示特征經(jīng)高斯低通濾波處理后的特征，M表示預(yù)處理圖像。