本發明專利技術公開一種紅外海面圖像序列海天線的檢測方法，包括：輸入海上紅外圖像序列；對所述海上紅外圖像序列中的子序列進行海天線粗檢測，獲得海天線的上邊界和下邊界；根據粗檢測得到的海天線上邊界和下邊界確定海天線細檢測區域，在該區域中對海天線進行細檢測得到所述當前幀的海天邊界區域，并對所述海天邊界區域進行直線擬合得到海天線；根據所述當前幀的海天線，確定相鄰下一幀的海天線細檢測區域，并對下一幀海天線區域進行海天線細檢測，依次遞推，最終實現整個序列的海天線檢測。所述方法可有效解決因海天線附近受到海霧及海雜波干擾，或天空受到低空云干擾等復雜場景下的海天線檢測問題。的海天線檢測問題。的海天線檢測問題。
【技術實現步驟摘要】
紅外海面圖像序列海天線的檢測方法、裝置、計算機和存儲介質
[0001]本專利技術屬于圖像增強
，尤其是一種紅外海面圖像序列海天線的檢測方法、裝置、計算機和存儲介質。
技術介紹
[0002]在海上紅外圖像目標檢測中，目標多存在于紅外圖像中的海天交界處或海天線下方的海水中，因此，海天線檢測常作為海上目標檢測的預處理環節，以確定目標檢測的主要區域。此外，天空背景的存在，一方面增加了目標檢測時的計算量，另一方面，在天空背景較為復雜的環境下，對海上目標的檢測較為困難，海上目標檢測的準確率下降。為解決上述問題，目前已有多種海上紅外圖像序列的海天線檢測方法，主要可以分為以下兩類：
[0003]邊緣檢測和直線擬合算法。此類算法首先提取圖像的梯度特征或邊緣特征，再通過直線擬合算法來進行海天線提取，但此類算法在障礙物灰度值明顯高于其它區域、海水波動較為明顯以及天空有低空云干擾的情況下，易對海天線誤檢測。
[0004]圖像分割算法。此類算法通常先分別提取天空與海水的特征，再對二者分別建立模型，然后通過二者模型的差異性來對海水與天空進行分類，海水與天空的分類邊界即為海天線。但已有的此類算法易受到白云，海霧等的干擾，從而降低海天線檢測的精確度。
[0005]綜上所述，現有的算法仍存在的問題有以下幾點：在海面與天空背景較暗，并且受到明亮障礙物干擾時，海天線檢測會受到影響；海天線附近存在海霧干擾時，海天線誤檢率較高。
技術實現思路
[0006]為解決上述技術問題，本專利技術創造的實施例提供一種紅外海面圖像序列海天線的檢測方法，其特征在于，包括：
[0007]輸入海上紅外圖像序列；
[0008]對所述海上紅外圖像序列中的子序列進行海天線粗檢測，獲得海天線的上邊界和下邊界；
[0009]根據粗檢測得到的海天線上邊界和下邊界確定海天線細檢測區域，在海天線細檢測區域中對海天線進行細檢測得到所述當前幀的海天邊界區域，并對所述海天邊界區域進行直線擬合得到海天線；
[0010]根據所述當前幀的海天線，確定相鄰下一幀的海天線細檢測區域，并對下一幀海天線區域進行海天線細檢測，依次遞推，最終實現整個序列的海天線檢測
[0011]進一步地，對所述海上紅外圖像序列中的子序列進行海天線粗檢測，獲得海天線的上邊界和下邊界，包括：
[0012]從所述海上紅外圖像序列中提取子序列，并按照由上到下進行三維空時條帶劃分確定初始訓練樣本區域與測試樣本區域；
[0013]以子塊的方式從所述初始訓練樣本區域與所述測試樣本區域中分別提取訓練樣本子塊和測試樣本子塊；
[0014]分別對所述訓練樣本子塊和所述測試樣本子塊進行樣本特征變換和特征向量構建得到天空特征集合、海水特征集合和中間條帶測試樣本特征集合；
[0015]采用Fisher線性判別分析方法分別對所述天空特征集合、所述海水特征集合和所述中間條帶測試樣本集合進行特征降維，并利用降維后的天空特征集合和降維后的海水特征集合構建天空
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海水概率分類模型；
[0016]利用降維后的測試樣本集合更新訓練樣本集，當訓練樣本集不更新時確定最終海天線的上邊界和下邊界，其中，訓練樣本集為天空特征集合和海水特征集合。
[0017]進一步地，所述分別對所述訓練樣本子塊和所述測試樣本子塊進行樣本特征變換和特征向量構建得到天空特征集合、海水特征集合和中間條帶測試樣本特征集合，包括：
[0018]對三維空時子圖像分別進行三維離散余弦DCT變換；
[0019]根據變換后的三維離散余弦譜進行特征提取得到天空特征集合、海水特征集合和中間條帶測試樣本特征集合。
[0020]進一步地，所述利用降維后的測試樣本集合更新訓練樣本集，包括：
[0021]按照天空子塊概率模型和海水子塊概率模型對海面紅外圖像的中間條帶測試樣本區域進行分類得到海水
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天空分類后二值圖；
[0022]對所述測試樣本區域進行后處理，并采用滑窗掃描方式確定分類后的海面紅外圖像的海水區域和天空區域，以及海天線的上邊界和下邊界；
[0023]采用鄰域條帶逐次逼近方法，對分類后的海水區域和天空區域分別劃分預設大小的條帶以得到更新的訓練樣本集。
[0024]進一步地，根據海天線粗檢測得到的海天線上邊界和下邊界確定海天線細檢測區，對海天線細檢測區域其中一幀圖像進行海天線細檢測，得到所述當前幀的海天邊界區域，并對所述海天邊界區域進行直線擬合得到海天線，包括：
[0025]將粗檢測得到的海天線區域上邊界和下邊界的行坐標按照預設距離進行移動分別得到天空初始訓練樣本區、海水的初始訓練樣本區和海天線樣本檢測區；
[0026]將預設尺寸的二維圖像子塊在所述天空初始訓練樣本區，海水的初始訓練樣本區和海天線樣本檢測區中進行移動取樣，并按照二維圖像子塊基準點所在的位置的區域分別取樣為天空訓練樣本集、海水訓練樣本集、海天線檢測區樣本集。
[0027]對二維圖像子塊進行二維離散余弦變換得到離散余弦譜，并對所述離散余弦譜變換域特征進行提取得到特征向量，并建立初始天空樣本訓練集合、初始海水樣本訓練集合和海天線檢測區測試樣本集合；
[0028]利用所述初始天空樣本訓練集合、初始海水樣本訓練集合構建和訓練海水
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天空分類的邏輯回歸模型；
[0029]利用所述海水
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天空分類的邏輯回歸模型對所述海天線測試樣本集合進行分類，并更新天空樣本訓練集合、海水樣本訓練集合，直至結果收斂時確定細檢測的海天線，并采用最小二乘法進行直線擬合。
[0030]進一步地，所述根據所述當前幀的海天線完成與所述當前幀相鄰的下一幀的海天線檢測，包括：
[0031]獲取細檢測的當前幀的海天直線方程，并預測相鄰的下一幀海天線區域；
[0032]以所述當前幀最后一次迭代的樣本的所在位置作為所述相鄰的下一幀的初始訓練樣本的采樣位置，并根據所述初始訓練樣本完成所述相鄰的下一幀的海天線細檢測，依次遞推，實現整個序列的海天線檢測。
[0033]一種紅外海面圖像序列海天線的檢測裝置，包括：
[0034]輸入模塊，用于輸入海上紅外圖像序列；
[0035]處理模塊，用于對所述海上紅外圖像序列中的子序列進行海天線粗檢測，獲得海天線的上邊界和下邊界；
[0036]所述處理模塊，根據粗檢測得到的海天線上邊界和下邊界確定海天線細檢測區域，在海天線細檢測區域中對海天線進行細檢測得到所述當前幀的海天邊界區域，并對所述海天邊界區域進行直線擬合得到海天線；
[0037]執行模塊，用于根據所述當前幀的海天線，確定相鄰下一幀的海天線細檢測區域，并對下一幀海天線區域進行海天線細檢測，依次遞推，最終實現整個序列的海天線檢測。
[0038]進一步地，所述處理模塊包括：
[0039]第一輸入子模塊，用于從所述海上紅外圖像序列中提取子序列，并按照由上到下進行三維空時條帶劃分確定初始訓練樣本文檔來自技高網...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種紅外海面圖像序列海天線的檢測方法，其特征在于，包括：輸入海上紅外圖像序列；對所述海上紅外圖像序列中的子序列進行海天線粗檢測，獲得海天線的上邊界和下邊界；根據粗檢測得到的海天線上邊界和下邊界確定海天線細檢測區域，在所述海天線細檢測區域中對海天線進行細檢測得到所述當前幀的海天邊界區域，并對所述海天邊界區域進行直線擬合得到海天線；根據所述當前幀的海天線，確定相鄰下一幀的海天線細檢測區域，并對下一幀海天線區域進行海天線細檢測，依次遞推，最終實現整個序列的海天線檢測。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述海上紅外圖像序列進行海天線粗檢測，確定海天線的上邊界和下邊界，包括：從所述海上紅外圖像序列中提取子序列，并按照由上到下進行三維空時條帶劃分確定初始訓練樣本區域與測試樣本區域；以子塊的方式從所述初始訓練樣本區域與所述測試樣本區域中分別提取訓練樣本子塊和測試樣本子塊；分別對所述訓練樣本子塊和所述測試樣本子塊進行樣本特征變換和特征向量構建得到天空特征集合、海水特征集合和中間條帶測試樣本特征集合；采用Fisher線性判別分析方法分別對所述天空特征集合、所述海水特征集合和所述中間條帶測試集合進行特征降維，并利用降維后的天空特征集合和降維后的海水特征集合構建天空
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海水概率分類模型；利用降維后的中間條帶測試樣本集合更新訓練樣本集，當訓練樣本集不更新時確定海天線最終的上邊界和下邊界，其中，訓練樣本集為天空特征集合和海水特征集合。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述分別對所述訓練樣本子塊和所述測試樣本子塊進行樣本特征變換和特征向量構建得到天空特征集合、海水特征集合和中間條帶測試樣本特征集合，包括：對三維空時子圖像塊分別進行三維離散余弦DCT變換；根據對變換后的三維子圖像塊的三維離散余弦譜進行特征提取得到天空特征集合、海水特征集合和中間條帶測試樣本特征集合。4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用降維后的測試樣本集合更新訓練樣本集，包括：按照天空子塊概率模型和海水子塊概率模型對海面紅外圖像的中間條帶測試樣本區域進行分類得到海水
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天空分類后二值圖；對所述測試樣本區域進行后處理，并采用滑窗掃描方式確定分類后的海面紅外圖像的海水區域和天空區域，以及海天線的上邊界和下邊界；采用鄰域條帶逐次逼近方法，對分類后的海水區域和天空區域分別劃分預設大小的條帶以得到更新的訓練樣本集。5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據海天線粗檢測得到的海天線上邊界和下邊界確定海天線細檢測區，對該海天線細檢測區域其中一幀圖像進行海天線細...
【專利技術屬性】
技術研發人員：裴繼紅，張佳慧，趙陽，楊烜，
申請(專利權)人：深圳大學，
類型：發明
國別省市：
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