[發(fā)明專利]一種基于高斯模板匹配的紅外點目標識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110265696.0
• 申請日: 2021-03-11
• 公開（公告）號: CN113095139B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發(fā)明（設計）人: 伍玲玲;謝春祥;王凱旋;張豐收;孟令南
• 申請（專利權）人: 上海航天控制技術研究所
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/75
• 代理公司: 中國航天科技專利中心 11009
• 代理人: 張曉飛

1.一種基于高斯模板匹配的紅外點目標識別方法，其特征在于：包括以下幾個步驟：

步驟一：離線利用已知數(shù)據(jù)進行高斯擬合，得到相應的高斯參數(shù)；

步驟二：對擬合得到的高斯模板數(shù)字化和歸一化；

步驟三：采用相關法進行匹配，將待匹配區(qū)域與歸一化后的5個模板一一進行匹配，得到5個相應的匹配系數(shù)cov1-cov5；

步驟四：根據(jù)匹配系數(shù)對當前區(qū)域進行目標識別；

所述步驟一的具體過程為：

選擇5*5的標準模板，選取相應的圖像序列，利用高斯擬合得到相應的高斯參數(shù)；二維高斯方程寫成如下形式：

其中，G為高斯中心的灰度，(x₀，y₀)為高斯模板中心坐標，σ_x和σ_y分別為兩個方向上的標準差，(x,y)為參與擬合的像素點的坐標，f(x,y)為對應(x,y)像素點的灰度，對方程兩邊取對數(shù)并乘以f整理得：

設參與擬合的像素點的個數(shù)為N，f代表對應該坐標的像素點的灰度，上述方程寫成矩陣的形式：

F＝BC

其中F為N*1的矩陣，B為N*5的矩陣，C為5*1的矩陣，利用最小二乘法可得：

C＝(B^TB)^-1B^TF

得到G，x0,y0,σ_x，σ_y五個參數(shù)的值即步驟一中的高斯參數(shù)，由于有5個參數(shù)，最少需要參與擬合的像素點個數(shù)N＝5；

所述步驟二的具體過程為：

對5種不同的高斯模板進行數(shù)字化和歸一化，得到數(shù)字化和歸一化后的模板:

a)高斯中心完全落在5*5模板的中心；

b)高斯中心落在模板中心右下四個像素，分別包括：模板中心像素、模板中心水平向右像素、模板中心垂直向下像素以及模板中心對角線向下的像素；

c)高斯中心落在模板中心左上四個像素，分別包括：模板中心像素、模板中心水平向左像素、模板中心垂直向上像素以及模板中心對角線向上的像素；

d)高斯中心落在模板中心右上四個像素，分別包括：模板中心像素、模板中心水平向右像素、模板中心垂直向上像素以及模板中心對角線向上的像素；

e)高斯中心落在模板中心左下四個像素，分別包括：模板中心像素、模板中心水平向左像素、模板中心垂直向上像素以及模板中心對角線向上的像素。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于高斯模板匹配的紅外點目標識別方法，其特征在于：所述步驟三的具體方法為：

設模板為T，待匹配的圖像區(qū)域為S,匹配就是將模板T覆蓋在S上平移，模板匹配的相關系數(shù)如下所示,其中M＝5,N＝5：

其中，i＝1,2,3,4,5。

3.根據(jù)權利要求2所述的一種基于高斯模板匹配的紅外點目標識別方法，其特征在于：所述步驟四的具體過程為：

若5個匹配系數(shù)，只要滿足其中一個大于當前設定的閾值covT，則認為當前待匹配區(qū)域與模板匹配，判定其為目標；

若cov1cov2且cov1cov3且cov1cov4且cov1cov5，則表明當前目標的高斯中心完全落在模板的中心；

若cov2cov1且cov2cov3且cov2cov4且cov2cov5，則表明高斯中心落在模板中心的右下；

若cov3cov1且cov3cov2且cov3cov4且cov3cov5，則表明高斯中心落在模板中心的左上；

若cov4cov1且cov4cov2且cov4cov3且cov4cov5，則表明高斯中心落在模板中心的右上；

若cov5cov1且cov5cov2且cov5cov3且cov5cov4，則表明高斯中心落在模板中心的左下；

若5個匹配系數(shù)都不滿足上述條件，則當前區(qū)域不為目標，并將其刪除。