[发明专利]一种机载光学图像中的飞机目标候选区域提取装置及方法

权利要求书

1.一种机载光学图像中的飞机目标候选区域提取装置，其特征在于，包括：滤波结果获取模块，根据圆周滤波器计算含飞机目标的原始机载图像的滤波结果；飞机目标大致确定模块，根据滤波结果确定飞机目标所处的大致区域；图像分割模块，根据基于图论的图像分割算法将飞机目标所处大致区域分割为图像块；滑窗范围确定模块，根据机载相机参数和飞机实际尺寸确定图像块中的滑窗大小范围；窗口分值计算模块，根据分割后的图像块，分别利用滑窗法计算滑窗大小范围内每种大小的滑窗的每一个窗口的分值，对应每种大小的滑窗获得含有每一个窗口的位置信息及分值信息的矩阵Window^m*n，其中m*n表示滑窗的大小；非极大值抑制模块，对每个矩阵Window^m*n利用非极大值抑制算法，获得表示具有局部最大显著度的窗口的矩阵new_Window^m*n，合并所有的new_Window^m*n，获得矩阵Candidate；飞机目标候选区域提取模块，根据矩阵Candidate中的分值信息提取飞机目标的候选区域。

2.一种应用如权1所述装置的飞机目标候选区域提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)利用圆周滤波器计算含有飞机目标的原始机载图像的滤波结果；

(2)根据滤波结果确定飞机目标所处大致区域；

(3)根据所确定的飞机目标所处大致区域，利用基于图论的图像分割算法将飞机目标所处大致区域分割为N个图像块，实现飞机目标与复杂背景的分离；

(4)根据机载相机参数和飞机实际尺寸，确定图像块中的滑窗大小范围；

(5)根据N个图像块，分别利用滑窗法计算滑窗尺寸内每个窗口的分值，对应每种大小的滑窗获得含有每一个窗口的位置信息及分值信息的矩阵Window^m*n，其中m*n表示滑窗的大小；

(6)对于每个矩阵Window^m*n利用非极大值抑制算法，获得表示具有局部最大显著度的窗口的矩阵new_Window^m*n，合并所有的矩阵new_Window^m*n，获得矩阵Candidate；

(7)根据矩阵Candidate中的分值信息提取飞机目标的候选区域。

3.如权利要求2所述的飞机目标候选区域提取方法，其特征在于，步骤(1)中，利用圆周滤波器计算含有飞机目标的原始机载图像的滤波结果具体包括如下步骤：

(11)根据机载相机参数和飞机目标大小选取圆周滤波器的半径R；且f、D、length、width分别表示机载相机的焦距、希望检测到飞机的最小距离、飞机目标机头与机尾之间的长度、飞机的翼展；

(12)利用选定半径的圆周滤波器计算原始机载图像的滤波结果CF，其中每一个像素的滤波结果CF(i,j)由下式计算：

其中，f_i(i＝1,2,...N)是原始机载图像中，以坐标(x,y)为圆心，以R为半径的圆内所含所有像素点的像素值。

4.如权利要求2所述的飞机目标候选区域提取方法，其特征在于，步骤(2)中，根据滤波结果确定飞机目标所处大致区域具体为：获取阈值化后的滤波结果CF’，其中每一个像素CF'(i,j)由下式计算：

获取飞机目标所处的大致区域D，其中每一个像素D(i,j)由下式计算：

其中，threshold为预先设定的阈值，I(i,j)表示原始机载图像中第i行，第j列的像素值。

5.如权利要求2所述的飞机目标候选区域提取方法，其特征在于，步骤(4)中，根据机载相机参数和飞机实际尺寸，确定图像块中的滑窗大小范围具体为：

m∈[m₁,m₂]，n∈[n₁,n₂]，

[m₁,m₂]、[n₁,n₂]为滑窗长度和宽度的变化范围，0.8和1.2表示因飞机目标的形态变化所带来的图像尺寸变化不超过20％。