[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于高斯模板匹配的紅外點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110265696.0
• 申請(qǐng)日: 2021-03-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113095139B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-07-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 伍玲玲;謝春祥;王凱旋;張豐收;孟令南
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海航天控制技術(shù)研究所
• 主分類(lèi)號(hào): G06V20/40
• 分類(lèi)號(hào): G06V20/40;G06V10/75
• 代理公司: 中國(guó)航天科技專(zhuān)利中心 11009
• 代理人: 張曉飛

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于高斯模板匹配的紅外點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別方法，屬于信息感知與識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括以下幾個(gè)步驟：步驟一：離線(xiàn)利用已知數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯擬合；步驟二:對(duì)擬合得到的高斯模板數(shù)字化和歸一化；步驟三：待匹配區(qū)域與標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行匹配，得到相應(yīng)的匹配系數(shù)；步驟四：根據(jù)匹配系數(shù)判斷當(dāng)前區(qū)域是否為目標(biāo)。本發(fā)明提出的基于高斯模板匹配的紅外點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別方法，該方法在剔除云邊緣和其他不滿(mǎn)足高斯分布的干擾時(shí)效果較好。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于信息感知與識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于高斯模板匹配的紅外點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別方法。

背景技術(shù)

紅外成像系統(tǒng)通過(guò)接收熱輻射，將熱信號(hào)轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的電信號(hào)，電信號(hào)的大小對(duì)應(yīng)了輻射能量的高低，電信號(hào)轉(zhuǎn)換為圖像輸出后就得到了紅外圖像，紅外成像主要受目標(biāo)的灰度、目標(biāo)材質(zhì)、大氣衰減等因素影響，在目標(biāo)成像的同時(shí)，背景也同樣經(jīng)過(guò)成像系統(tǒng)成像，背景根據(jù)目標(biāo)所處環(huán)境的不同，包括天空背景、地面背景以及海面背景等。

一個(gè)理想的點(diǎn)目標(biāo)經(jīng)過(guò)光學(xué)系統(tǒng)的衍射后能量被分散，最后成像在探測(cè)器上時(shí)，不再是一個(gè)孤零零的點(diǎn)，而是一個(gè)近似高斯分布的光斑，而其他背景往往不具備該特性。從而可根據(jù)該特性，將目標(biāo)從背景中識(shí)別出來(lái)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明解決的技術(shù)問(wèn)題是：針對(duì)上述內(nèi)容，本發(fā)明提出一種基于高斯模板匹配的紅外點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別方法，該方法在天空中有云邊緣和其他不滿(mǎn)足高斯分布的干擾時(shí)效果較好。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種基于高斯模板匹配的紅外點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別方法，包括以下幾個(gè)步驟：

步驟一：離線(xiàn)利用已知數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯擬合，得到相應(yīng)的高斯參數(shù)；

步驟二：對(duì)擬合得到的高斯模板數(shù)字化和歸一化；

步驟三：采用相關(guān)法進(jìn)行匹配，將待匹配區(qū)域與歸一化后的5個(gè)模板一一進(jìn)行匹配，得到5個(gè)相應(yīng)的匹配系數(shù)cov1-cov5；

步驟四：根據(jù)匹配系數(shù)對(duì)當(dāng)前區(qū)域進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。

所述步驟一的具體過(guò)程為：

選擇5＊5的標(biāo)準(zhǔn)模板，選取相應(yīng)的圖像序列，利用高斯擬合得到相應(yīng)的高斯參數(shù)；二維高斯方程寫(xiě)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(biāo)，σ_x和σ_y分別為兩個(gè)方向上的標(biāo)準(zhǔn)差，(x，y)為參與擬合的像素點(diǎn)的坐標(biāo)，f(x，y)為對(duì)應(yīng)(x，y)像素點(diǎn)的灰度，對(duì)方程兩邊取對(duì)數(shù)并乘以f整理得：

設(shè)參與擬合的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)為N，f代表對(duì)應(yīng)該坐標(biāo)的像素點(diǎn)的灰度，上述方程寫(xiě)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(gè)參數(shù)的值即步驟一中的高斯參數(shù)，由于有5個(gè)參數(shù)，最少需要參與擬合的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)N＝5。

所述步驟二的具體過(guò)程為：

對(duì)5種不同的高斯模板進(jìn)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(gè)像素，分別包括：模板中