[发明专利]一种基于单幅图像频域信息的不可分辨多目标检测方法

说明书

本发明公开了一种基于单幅图像频域信息的不可分辨多目标检测方法，属于多目标识别技术领域。本方法通过对简单预处理的图像进行频域变换，计算图像频率分割的最佳阈值，并按照最佳阈值对包含图像频率位置信息的相位谱进行阈值分割，忽略大部分的低频信息，保留主要集中在目标区域的高频信息，对该区域的高频信息点利用统计学原理进行分类，可以得到目标个数，对于分类后不同的点集进行目标轮廓构建，进而得到目标轮廓和位置。本方法利用单幅图像进行多目标识别，只提取图像频域信息中有益于多目标识别的高频信息，忽略幅度谱及大量的低频信息，具有计算复杂度小，运算速度快的特点，可以实现精确实时的多目标识别。

技术领域

本发明涉及一种多目标检测方法，尤其涉及一种利用图像频域信息进行不可分辨多目标精确识别定位的方法，属于多目标识别与定位技术领域。

背景技术

武器系统对目标群的精确识别和定位并选择重要目标进行攻击或敌我识别，需要实时精确地实现多目标识别和定位；监测系统对路面车辆的精确检测、计算道路交通流等也涉及到多目标识别问题；现代工业的自动化流水线上进行产品装配也需要对种类繁多、形状复杂、位置变化的诸多零件进行识别、定位。事实上，多目标识别与定位问题也是计算机视觉、图像处理、模式识别领域中的研究热点，而要实现精确实时的识别和定位是目标识别领域的难点，尤其对于目标图像有重合的情况，要进行准确的多目标识别难度较大，而这也是在实际中的普遍现象，比如空中机群目标相互重叠，道路上车辆较多，图像上车辆彼此之间相互阻挡等。因此，不可分辨多目标识别在军用和民用领域都具有重要的意义，有着重要而特殊的价值。

当前，国内外对多目标识别定位方面的研究主要集中在单脉冲雷达通过对角度测量进行多目标识别、建立样本空间进行模板匹配实现多目标识别、通过多帧图像之间相互关系进行多目标识别、基于图像处理进行区域分割的方法等。这些方法在一定条件下可以实现多目标识别，然而，在复杂的战场环境、拥堵的交通以及面对多种零件的流水线，这些方法往往无法实现实时精确的定位，或者探测体制无法广泛的应用。

为了从根本上解决多目标识别定位问题，文献“Unresolved Rayleigh TargetDetection Using Monopulse Measurements”W.D.BLAIR,M.BRANDT-PEARCE，IEEETransactions On Aerospace And Electronic Systems vol.34,No.2,April,1998以及专利“一种单脉冲雷达导引头的不可分辨多目标检测方法”(专利申请号：201310636748.6，公开号：CN 103675808A)等提出了单脉冲雷达对不可分辨多目标的识别。具体地，通过雷达目标回波计算波达角(DOA)，实现多目标的分辨，该方法在一定程度上可以确定目标个数，但无法实现精确的目标定位，无法实现近距离或相互重叠的多目标分辨。文献“Design ofMulti-Objects Real-Time Tracking System Based on Genetic Algorithms”Yang Shu-ying,He Pei-Lian,PR&AI,Vol.19,No.3,2006利用多帧相差法将运动目标与背景分离，利用遗传算法的快速寻优能力实现多目标识别。该算法应用了多种复杂算法，并且需要多帧图像共同作用才能进行精确的目标识别，相对运算量大，在实际应用中很难满足实时性的要求。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术在面对不可分辨多目标场景情况下由于图像数据运算量大，难以实时地进行多目标识别缺陷，通过利用图像频域信息相位谱中位置信息进行不可分辨多目标精确的识别，同时解决多目标定位问题，提出一种利用单幅图像频域信息进行不可分辨多目标检测方法。

本发明的基本原理是：通过对简单预处理的图像进行频域变换，计算出图像频率分割的最佳阈值，并按照最佳阈值对包含图像频率位置信息的相位谱进行阈值分割，忽略大部分的低频信息，保留主要集中在目标区域的高频信息。对该区域的高频信息点利用统计学原理进行分类，得到目标个数，对于分类后不同的点集进行目标轮廓构建，从而得到目标轮廓和位置。