[发明专利]知识约束的公路车辆目标图像气动光学效应校正方法

权利要求书

1.一种知识约束的公路车辆红外图像气动光学效应校正方法，该方法基于知识约束即车辆-公路空间约束关系实现，该约束关系用集合表示为：其中，集合V表示车辆，集合V中的元素V_i表示第i类车辆，集合R表示公路，集合I表示图像；该方法的具体实现过程为：

(A)建立车辆模板和多尺度公路模板：

多尺度公路模板C：公路模板C为全1矩阵，其尺寸为S×T，S表示公路宽度，T表示公路长度，且S＜T；对于远距离的公路目标，选用小尺度模板，1≤S≤3，T≥3S；对于近距离拍摄公路车辆目标时，选用大尺度模板，5≤S≤9，T≥3S；

建立车辆模板B：车辆模板B为全1矩阵，其尺寸为S_v×T_v，S_v表示车辆宽度，T_v表示车辆长度，且S_v＜T_v；

(B)高超条件下的实时图像校正：

(B1)使用多尺度公路模板提取高超声速条件下实时模糊图像I中的公路区域g(x，y)；

(B2)利用HU矩约束的最大似然估计算法校正气动光学效应图像I中的公路区域g(x，y)，得到公路区域校正图像

(B3)使用车辆模板B在公路区域校正图像中匹配车辆区域位置，得到在公路区域内最大相关系数所对应的位置为所要提取的车辆区域g_v(x，y)；

(B4)利用HU矩约束的最大似然估计算法校正公路区域校正图像中的车辆区域g_v(x，y)，得到车辆区域校正图像

2.根据权利要求1所述的知识约束的公路车辆红外图像气动光学效应校正方法，其特征在于，步骤(B1)的具体实现过程为：

实时模糊图像I的尺寸为M_r×N_r，根据实时模糊图像I的飞行高度，选取不同尺度的公路模板，使用S×T公路模板C在图像I中匹配公路区域位置；在模糊图像I中每一个点P_ij，i=1，2…M_r，j=1，2…N_r，以点P_ij为中心、S×T的图像子块I′区域内计算P_ij点的相关系数，计算公式如下；

R=Σi=1SΣj=1T(Iij′-I‾′)(Cij-C‾)(Σi=1SΣj=1T(Iij′-I‾′)2)(Σi=1SΣj=1T(Cij-C‾)2)]]>

上式中和分别是图像子块I′、模板C的均值，I_ij′为图像子块I′中(i，j)坐标的像素值，C_ij为公路模板C中(i，j)坐标的像素值；逆时针旋转公路模板C，方向角度间隔Δangle，得到个方向的公路模板，在每一个方向计算相关系数，其中最大的相关系数R_rmax为P_ij点的相关系数，当R_rmax大于预定的相关系统的阈值时，提取公路区域g(x，y)。