[发明专利]一种基于行列特征向量相关的目标探测方法

权利要求书

1.一种基于行列特征向量相关的目标探测方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)对图像通过自定义阈值的二值化方法进行二值化处理；

(2)对二值化后的图像进行形态学处理，以减少图像中点状噪声并填补目标区域中的漏洞；

(3)对经过形态学处理后的图像通过Sobel边缘检测算法进行边缘提取；

(4)利用边缘信息通过基于Hough变换的圆弧检测算法进行圆弧检测，并将超过检测阈值的圆弧所在区域视为可疑区域；

(5)对可疑区域做归一化处理，进行行求和和列求和计算其行特征向量和列特征向量；

RSV=ΣjI(i,j);]]>

CSV=ΣiI(i,j)]]>

(6)将理想圆形图像作为模板，求其行特征向量、列特征向量；计算模板特征向量与可疑区域特征向量的相关系数，并设置阈值，将相关系数超过阈值的区域视为目标区域：

r=Σi=1n(xi-x‾)(yi-y‾)Σi=1n(xi-x‾)2·Σi=1n(yi-y‾)2=nΣi=1nxiyi-Σi=1nxi·Σi=1nyinΣi=1nxi2-(Σi=1nxi)2·nΣi=1nyi2-(Σi=1nyi)2.]]>