[發明專利]一種基于旋轉不變特征的遙感圖像飛機目標檢測方法

有效

• 申請號: 201910035876.2
• 申請日: 2019-01-15
• 公開（公告）號: CN109767442B
• 公開（公告）日: 2020-09-04
• 發明（設計）人: 林億;趙明;胡周偉;潘勝達;安博文
• 申請（專利權）人: 上海海事大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T5/00
• 代理公司: 上海元好知識產權代理有限公司 31323
• 代理人: 包姝晴;徐雯瓊

1.一種基于旋轉不變特征的遙感圖像飛機目標檢測方法，其特征在于，包含以下步驟：

步驟S1、按照模板輪廓圖像的尺寸，將待檢測遙感飛機多目標圖像分成多個檢測窗口；

步驟S2、遍歷整個待檢測遙感飛機多目標圖像，計算每一個檢測窗口的CPA集和割線投影矩SPM特征集，并根據SPM特征集計算每一個檢測窗口的H向量，將每一個檢測窗口的CPA集和H向量與模板輪廓圖像的CPA集和H向量進行比較，計算出每個檢測窗口的得分并過濾掉低分窗口；

步驟S3、通過多尺度自卷積MSA算法和非極大值抑制NMS算法確定飛機最可能存在的位置集；

所述的步驟S2包含以下步驟：

步驟S2.1、計算每一個檢測窗口的CPA集，計算每一個檢測窗口的SPM特征集，繼而計算出每一個檢測窗口的H向量；

步驟S2.2、將每一個檢測窗口的CPA集與模板輪廓圖像的CPA集進行逐個像素點比對，統計檢測窗口內的可能位置點數量作為檢測窗口的得分；

步驟S2.3、計算檢測窗口的H向量與模板輪廓圖像的H向量的相關度，濾除相關度低的檢測窗口；

步驟S2.1中，所述的計算每一個檢測窗口的CPA集的方法包含：

一幅大小為m×n的飛機輪廓圖形，O為其中心點，P為其質點，A為其輪廓上任意點；

中心角和質點角β_A分別由公式(1)與公式(2)計算：

其中，(X_OA,Y_OA)是A點與O點的相對坐標，(X_PA，Y_PA)是A點與P點的相對坐標，S函數是為了將角度轉換到[0,2π)范圍內，如公式(3)所示：

其中，(X,Y)表示坐標，中心點O的坐標以及質點P的坐標分別由公式(4)和公式(5)表述：

其中，h為輪廓像素點總數，x_i為每一個輪廓像素點的橫坐標，y_i為每一個輪廓像素點的縱坐標；

根據公式(1)和公式(2)即可計算出A點的中心質點角：

所述的步驟S2.1中，所述的計算每一個檢測窗口的SPM特征集和H向量的方法包含：

割線投影矩定義為：設輪廓圖像中距離最遠的兩個點M、N所連成的直線為MN，則輪廓上任意一點A到MN的投影距離就稱作割線投影矩；

M、N為輪廓上距離最遠的兩個點，A為輪廓上任意一點，AO⊥MN，AO即為A點的割線投影矩，其長度由公式(7)計算：

其中，Q₁、Q₂分別是M、N點的坐標，A是A點坐標，||x||₂是x的2范數，如下式描述：

設H向量共有λ1個元素，用圖形輪廓最大割線投影矩SPM值減去最小SPM值，再除以H向量元素個數，得到分組區間大小gap：

再根據公式(10)對每一個SPM值進行分組，SPM對應H向量第k個分組：

其中，floor(x)表示不超過x的最大整數；

最后，統計各分組的元素個數，即是H向量對應分組的值，即H向量一共包含λ1個元素，每個元素的值對應其區間范圍內的SPM值數量，這樣就得出了輪廓的SPM特征，其一維向量形式用H向量表征。