[發明專利]一種基于高斯模板匹配的紅外點目標識別方法有效
| 申請號: | 202110265696.0 | 申請日: | 2021-03-11 |
| 公開(公告)號: | CN113095139B | 公開(公告)日: | 2022-07-05 |
| 發明(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 |
| 地址: | 201109 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 模板 匹配 紅外 目標 識別 方法 | ||
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:離線利用已知數據進行高斯擬合,得到相應的高斯參數;
步驟二:對擬合得到的高斯模板數字化和歸一化;
步驟三:采用相關法進行匹配,將待匹配區域與歸一化后的5個模板一一進行匹配,得到5個相應的匹配系數cov1-cov5;
步驟四:根據匹配系數對當前區域進行目標識別;
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;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,σx和σy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,對方程兩邊取對數并乘以f整理得:
設參與擬合的像素點的個數為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=(BTB)-1BTF
得到G,x0,y0,σx,σy五個參數的值即步驟一中的高斯參數,由于有5個參數,最少需要參與擬合的像素點個數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字化和歸一化,得到數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如下所示,其中M=5,N=5:
其中,i=1,2,3,4,5。
3.根據權利要求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,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個匹配系數都不滿足上述條件,則當前區域不為目標,并將其刪除。
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