专利汇可以提供基于图像处理的飞行目标检测方法及系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于 图像处理 的飞行目标检测方法及系统,其利用局部 阈值 分割的方法来获得图像的前景区域,并将该前景区域作为疑似目标区域进行分析,根据前景区域面积的大小对前景区域进行目标结构清晰、结构模糊但 位置 信息明确以及图像噪声三种情况的目标分析判断,当判断前景区域的目标结构清晰时,将目标结构清晰的图像作为训练后分类器的输入,输出得到飞行目标的相关信息;当判断前景区域的目标结构模糊但位置信息明确时,分别获取与当前图像前后间隔相等时间的图像,计算得到这三 帧 图像的质心坐标,根据三个质心坐标的矢量关系判断当前图像是否为飞行目标;当判断前景区域的图像噪声时,则直接放弃对该图像的进一步判断。,下面是基于图像处理的飞行目标检测方法及系统专利的具体信息内容。
1.一种基于图像处理的飞行目标检测方法,其特征在于,所述基于图像处理的飞行目标检测方法包括以下步骤:
S1、实时采集光电设备探测到的彩色图像,并对图像进行灰度处理;
S2、将间隔一定帧数的灰度图像进行相减操作得到对应的差异图像;
S3、对获得的差异图像进行局部阈值分割,区分得到相应的前景区域和背景区域;
S4、统计前景区域的连通域中灰度值为255的像素数目作为前景区域的面积;
S5、将得到的前景区域面积分别与预设的目标面积阈值和异常面积阈值进行比较,根据比较结果对前景区域进行目标判断,并根据目标判断结果得到飞行目标的相关信息。
2.根据权利要求1所述基于图像处理的飞行目标检测方法,其特征在于,所述步骤S3包括以下分步骤:
S31、将整幅图像按照预设搜索区域大小划分成若干个独立的图像块,不足的部分采用边界扩展的方式补齐;
S32、遍历图像块,计算每一个图像块中的像素灰度均值;
S33、将图像块中每一点像素的灰度值与像素灰度均值进行比较,如果该点像素的灰度值大于像素灰度均值与给定常量之和,则将该点的像素灰度值赋值为255,即前景区域,反之,则将该点的像素灰度值赋值为0,即背景区域;
S34、截掉多余的区域使图像的大小与源图像保持大小一致。
3.根据权利要求1所述基于图像处理的飞行目标检测方法,其特征在于,所述根据比较结果对前景区域进行目标判断,具体包括:
当前景区域面积大于目标面积阈值时,则判断该前景区域的目标结构清晰;
当前景区域面积小于目标面积阈值,并大于异常面积阈值时,则判断该前景区域的目标结构模糊但位置信息明确;
当前景区域面积小于异常面积阈值时,则判断该前景区域为图像噪声。
4.根据权利要求1所述基于图像处理的飞行目标检测方法,其特征在于,所述根据目标判断结果得到飞行目标的相关信息,具体包括:
当判断前景区域的目标结构清晰时,将目标结构清晰的图像作为训练后分类器的输入,输出得到飞行目标的相关信息;
当判断前景区域的目标结构模糊但位置信息明确时,分别获取与当前图像前后间隔相等时间的图像,计算得到这三帧图像的质心坐标,根据三个质心坐标的矢量关系判断当前图像是否为飞行目标;
当判断前景区域的图像噪声时,则直接放弃对该图像的进一步判断。
5.根据权利要求1所述基于图像处理的飞行目标检测方法,其特征在于,对所述分类器进行训练的步骤如下:
获取的大量图像样本的前景目标,将前景区域中包含飞行目标的图像标记为正样本,将不包含飞行目标的图像标记为负样本;
将正样本中的前进区域图像依次进行隔点采样比例缩小、高斯滤波以及重新拉伸为源图像大小的图像,从而得到飞行目标从近到远的图像样本;
遍历图像样本中的前景区域,将前景区域分成多个大小相同的块状区域,采集块状区域中各像素点的方向直方图,并提取方向梯度直方图即hog特征对分类器进行训练。
6.一种基于图像处理的飞行目标检测系统,其特征在于,所述基于图像处理的飞行目标检测系统包括以下步骤:
图像预处理模块,用于实时采集光电设备探测到的彩色图像,并对图像进行灰度处理;
差异图像获取模块,用于将间隔一定帧数的灰度图像进行相减操作得到对应的差异图像;
局部阈值分割模块,用于对获得的差异图像进行局部阈值分割,区分得到相应的前景区域和背景区域;
面积统计模块,用于统计前景区域的连通域中灰度值为255的像素数目作为前景区域的面积;
目标分析判断模块,用于将得到的前景区域面积分别与预设的目标面积阈值和异常面积阈值进行比较,根据比较结果对前景区域进行目标判断,并根据目标判断结果得到飞行目标的相关信息。
7.根据权利要求6所述基于图像处理的飞行目标检测系统,其特征在于,所述局部阈值分割模块包括以下功能单元:
图像块划分单元,用于将整幅图像按照预设搜索区域大小划分成若干个独立的图像块,不足的部分采用边界扩展的方式补齐;
灰度均值计算单元,用于遍历图像块,计算每一个图像块中的像素灰度均值;
前景分割单元,用于将图像块中每一点像素的灰度值与像素灰度均值进行比较,如果该点像素的灰度值大于像素灰度均值与给定常量之和,则将该点的像素灰度值赋值为255,即前景区域,反之,则将该点的像素灰度值赋值为0,即背景区域;
图像剪裁单元,用于截掉多余的区域使图像的大小与源图像保持大小一致。
8.根据权利要求6所述基于图像处理的飞行目标检测系统,其特征在于,所述目标分析判断模块包括区域判断子模块和目标分析处理子模块,其中,所述区域判断子模块包括如下功能单元:
图像清晰判断单元,用于当前景区域面积大于目标面积阈值时,则判断该前景区域的目标结构清晰;
图像模糊判断单元,用于当前景区域面积小于目标面积阈值,并大于异常面积阈值时,则判断该前景区域的目标结构模糊但位置信息明确;
图像噪声判断单元,用于当前景区域面积小于异常面积阈值时,则判断该前景区域为图像噪声。
9.根据权利要求6所述基于图像处理的飞行目标检测系统,其特征在于,所述目标分析处理子模块包括如下功能单元:
清晰目标处理单元,用于当判断前景区域的目标结构清晰时,将目标结构清晰的图像作为训练后分类器的输入,输出得到飞行目标的相关信息;
模糊目标处理单元,用于当判断前景区域的目标结构模糊但位置信息明确时,分别获取与当前图像前后间隔相等时间的图像,计算得到这三帧图像的质心坐标,根据质心坐标的矢量关系判断当前图像是否为飞行目标;
图像噪声处理单元,用于当判断前景区域的图像噪声时,则直接放弃对该图像的进一步判断。
10.根据权利要求6所述基于图像处理的飞行目标检测系统,其特征在于,分类器的训练模块包括如下功能单元:
样本标记单元,用于获取的大量图像样本的前景目标,将前景区域中包含飞行目标的图像标记为正样本,将不包含飞行目标的图像标记为负样本;
样本拓展单元,用于将正样本中的前进区域图像依次进行隔点采样比例缩小、高斯滤波以及重新拉伸为N×N大小的图像,从而得到飞行目标从近到远的图像样本;
特征训练单元,用于遍历图像样本中的前景区域,将前景区域分成多个大小相同的块状区域,采集块状区域中各像素点的方向直方图,并提取方向梯度直方图即hog特征对分类器进行训练。
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