[发明专利]基于块混合高斯低秩矩阵分解的毫米波图像异物检测方法有效
| 申请号： | 201910089658.7 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN110426745B | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 王新林;刘振;赵英海;毛莎莎;焦昶哲;缑水平 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学;北京华航无线电测量研究所 |
| 主分类号： | G01V8/00 | 分类号： | G01V8/00 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于块混合高斯低秩矩阵分解的毫米波人体图像中隐匿物检测的方法，主要解决现有技术由于隐匿物散射回波弱造成成像质量低，及对隐匿物灰度值与人体相似时检测准确率低的问题。其实现方案为：1.去除原始毫米波人体图像中成像区域背景中的异常点，并按人体部位比例将人体图像划分为六部分；2.通过基于块的混合高斯低秩矩阵分解算法对人体各区域进行分解，得到低秩部分和稀疏部分；3.对稀疏部分利用形态学法进行二值化，去除小噪点，得到最终检测结果图。本发明在无需大量训练样本的情况下，提高了对毫米波人体图像中复杂多样的弱小目标检测率，检测到的隐匿物更完整，可用于检测机场、车站公共场所中人体携带的隐匿物。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 高斯低秩 矩阵 分解 毫米波 图像 异物 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于块混合高斯低秩矩阵分解的毫米波图像异物检测方法，其特征在于，包括：(1)通过毫米波雷达扫描仪得到一个人的正背面原始图像序列，对每张原始图像进行分割，得到人体轮廓的二值图，利用此二值图计算出人体身高，并去除原始图像中成像背景区域的异常点；再按照人体部位比例，将去除异常点后的人体图像划分为背部、臀部、左大腿、右大腿、左小腿和右小腿六个子区域；(2)采用基于块的混合高斯低秩矩阵分解方法对每个子区域图像进行分解，得到低秩部分和稀疏部分；(3)利用形态学方法对各子区域的稀疏部分，去除连通域面积小于15个像素点的噪点，得到各部位携带的隐匿物检测结果。
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