[發明專利]目標檢測方法、裝置、設備、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201910090557.1
• 申請日: 2019-01-30
• 公開（公告）號: CN109903272B
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 李婷;胡錦龍;王曉鵬
• 申請（專利權）人: 西安天偉電子系統工程有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/50;G06T7/136
• 代理公司: 北京華進京聯知識產權代理有限公司 11606
• 代理人: 孫巖

1.一種目標檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標圖像，對所述目標圖像進行方差加權局部熵處理，得到所述目標圖像的方差加權局部熵圖像；

對所述方差加權局部熵圖像進行二值化處理和聚類分析，得到處理后的方差加權局部熵圖像，其中所述處理后的方差加權局部熵圖像是只包含目標在內的圖像塊；

根據所述處理后的方差加權局部熵圖像和目標圖像的局部對比度增強圖像，獲得融合圖像；其中，所述目標圖像的局部對比度增強圖像是根據所述目標圖像的局部最小對比度和局部最大差值的平方的乘積得到的；

對所述融合圖像進行解析，確定目標圖像中的目標。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述方差加權局部熵圖像進行二值化處理和聚類分析，得到處理后的方差加權局部熵圖像包括：

獲取第一預設閾值，并根據所述第一預設閾值對所述目標圖像的方差加權局部熵圖像進行閾值分割，獲得所述方差加權局部熵圖像的初始二值圖像，其中，所述初始二值圖像包括候選目標區域和背景區域；

對所述初始二值圖像進行連通域分析，得到處理后的方差加權局部熵圖像。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取第一預設閾值，并根據所述第一預設閾值對所述目標圖像的方差加權局部熵圖像進行閾值分割，獲得所述方差加權局部熵圖像的初始二值圖像，其中，所述初始二值圖像包括候選目標區域和背景區域包括：

根據所述目標圖像的方差加權局部熵圖像，獲得所述方差加權局部熵圖像的均值和標準差；

根據所述方差加權局部熵圖像的均值和標準差，確定對所述目標圖像的方差加權局部熵圖像進行閾值分割的第一預設閾值。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述初始二值圖像進行連通域分析，得到處理后的方差加權局部熵圖像包括：

對所述初始二值圖像進行聚類分析，并根據所述初始二值圖像中的候選目標區域面積設定第二預設閾值；

若所述初始二值圖像中的背景區域面積大于或等于第二預設閾值，則將所述初始二值圖像中的背景區域面積大于或等于第二預設閾值的背景區域剔除。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據處理后的方差加權局部熵圖像和目標圖像的局部對比度增強圖像，獲得融合圖像包括：

根據所述目標圖像，獲得所述目標圖像的局部對比度增強圖像；

將所述局部對比度增強圖像和處理后的方差加權局部熵圖像進行與操作，得到融合圖像。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述將所述局部對比度增強圖像和處理后的方差加權局部熵圖像進行與操作包括：

選取所述處理后的方差加權局部熵圖像和目標圖像的局部對比度增強圖像中相同位置點對應像素值小的像素。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述對所述融合圖像進行解析，確定目標圖像中的目標包括：

獲取第三預設閾值，并根據所述第三預設閾值對所述融合圖像進行提取，得到目標二值圖像；

對所述目標二值圖像進行連通域分析，確定目標的尺寸和位置信息。

8.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標圖像，獲得所述目標圖像的局部對比度增強圖像包括：

將所述目標圖像進行分割，分別獲得中心圖像塊和多個鄰域圖像塊；

獲取所述多個鄰域圖像塊中的每個鄰域圖像塊的像素灰度均值，并計算所述多個鄰域圖像塊的平均灰度值；

獲取中心圖像塊像素的最大值，并根據所述中心圖像塊像素的最大值和所述多個鄰域圖像塊的平均灰度值，得到所述目標圖像的局部最大差值；

根據多個鄰域圖像塊中的每個鄰域圖像塊的像素灰度均值和所述中心圖像塊像素的最大值，得到所述目標圖像的局部最小對比度；

根據所述目標圖像的局部最小對比度和所述目標圖像的局部最大差值，得到所述目標圖像的局部對比度增強圖像。