[发明专利]一种地面建筑物数据融合的复合识别方法

说明书

本发明公开了一种地面建筑物数据融合的复合识别方法，包括：分别获得地面建筑物的红外图像和激光图像；对红外图像依次进行数学形态学预处理和图像分割，以得到多个红外图像区域；获得红外图像在激光探测器视场范围内的图像边缘，并根据图像边缘标记得到多个边缘分割区域；对激光图像依次进行预处理和区域提取，以得到多个激光图像区域；对红外图像区域、边缘分割区域以及激光图像区域进行数据融合，以得到一个或多个候选区域；提取各候选区域的区域特征，并将所提取的区域特征与建筑物目标的区域特征进行匹配，从而从候选区域中识别建筑物目标所在的目标区域。本发明能够有效提高地面建筑物的识别准确度。

技术领域

本发明属于成像自动目标识别领域，更具体地，涉及一种地面建筑物数据融合的复合识别方法。

背景技术

地面建筑物是重要的人造地面目标，在飞行器导航、避撞，精确制导武器末制导等领域对建筑物目标的识别都有大量的需求。建筑物通常位于复杂的地面背景之中，复杂的地面背景大大增加了建筑物目标的识别难度，造成目标特征不显著等问题，这使得单模红外探测方式对地面建筑物目标的直接识别效果不佳。

激光主动、红外被动的双模复合识别方式将红外被动探测和激光主动探测相结合，两种单模探测技术能够优势互补，激光能提供红外无法提供的目标场景三维信息，获取更加丰富的目标信息，提升识别能力，降低探测虚警率。对于激光红外复合目标识别，已有一些学者进行了相关研究，“一种激光红外复合的地面建筑物识别及导航方法”(申请号：CN201410844242)中提出将激光成像融入到红外成像目标定位中，根据红外图像可以较好的反映目标与背景灰度差异的特点，以及激光图像包含目标几何本征信息的三维距离像，可以更好反映目标的形状特征的特点，优化选取了红外成像目标区域及背景对比度特征和激光成像目标区域的形状特征，通过有效融合激光红外显著特征形成匹配要素，提高了匹配准确性。“激光与红外融合目标检测”(红外与激光工程，Vol.47No.8Aug 2018)中提出将激光雷达测得的距离信息引入到DSBM算法中排除虚警，提升目标识别概率。首先配准激光距离像与红外图像，对红外图像进行检测得到红外检测结果，然后根据激光传感器得到的距离信息确定红外图像各检测结果的实际大小，最后根据目标先验知识，如地面运动目标小轿车、装甲车、坦克的实际尺寸大小，排除不符合尺寸的虚警，得到目标识别结果。“红外与激光融合目标识别方法”(红外与激光工程，Vol.47No.5May 2018)中提出分别提取红外图像的小波矩特征和激光点云数据投影轮廓特征，并结合为高维特征向量，再采用基于3种不同观点的约简算法构建了一种差异性组合分类器，减少了特征的维数，降低了计算的复杂度，利用不同约简之间的互补性进行融合识别，提高自动目标识别的精度和鲁棒性。

以上技术通过提取红外图像及激光图像不同的特征进行激光红外复合识别，能够实现对目标的识别，但是，目标表面材质不同时会导致红外图像中部分区域与背景反差低，从而导致红外图像中目标信息缺失；激光图像中目标回波信号信噪比低及图像预处理算法的缺陷等原因，则会导致激光图像中目标信息缺失。在复杂背景下，红外图像或激光图像中目标信息缺失的情况会更为严重，以上激光红外复合识别方法提取的特征与对应目标特征真实值相似度较低，从而目标识别准确度得不到保证。

发明内容

针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种地面建筑物数据融合的复合识别方法，其目的在于，提高地面建筑物的识别准确度。

为实现上述目的，本发明提供了一种地面建筑物数据融合的复合识别方法，包括：

(1)分别获得地面建筑物的红外图像和激光图像；

(2)对红外图像依次进行数学形态学预处理和图像分割，以得到多个红外图像区域；

(3)获得红外图像在激光探测器视场范围内的图像边缘，并根据图像边缘标记得到多个边缘分割区域；

(4)对激光图像依次进行预处理和区域提取，以得到多个激光图像区域；