基于综合特征一致性模型的人造目标检测方法

摘要

本发明属于图像处理和模式识别技术领域，涉及一种基于综合特征一致性模型的人造目标检测方法，该方法首先建立综合特征一致性模型，然后利用该模型对自然图像进行初步的感兴趣区域检测，最后利用数学形态学中的腐蚀和区域标注对其进行后处理。本发明与现有的目标检测方法相比，在滤除复杂的自然背景的性能上有了很大提高，对于后续的目标识别与定位又十分重要的意义和使用价值。

说明书

技术领域

本发明属于图像处理和模式识别技术领域，具体涉及一种自然图像中的感兴趣人工目标检测方法。

背景技术

目标检测在军事和民用中都有广泛的应用。在现代战争中，各种高精尖武器要发挥作用必须要有可靠的自动识别系统，而目标识检测就是其中的关键技术。在民用领域中，如医学中病变细胞的判断，森林火险的预报，身份鉴别中的人脸识别、指纹识别、虹膜识别，棉纺织工业中的布匹瑕疵检测和原棉异纤分拣，等等，目标特征分析与检测技术都是相关行业中的关键技术。

目前，目标检测的方法主要有基于轮廓的方法、基于形态学区域分割的方法和基于纹理的方法。基于轮廓的方法关键在于提取目标物体的边缘，然后把目标物体分割出来。由于自然图像中背景的复杂性，利用边缘检测很难从背景中提取出目标的轮廓，因此基于轮廓的方法很难取得较好的效果。基于形态学区域分割的方法常用的有区域增长方法。区域增长需要选取合适的种子点，然后按照一定的生长规则对邻域像素点进行特征判别。但是在自然图像中，种子点的自动选取一直是一个难题，因此基于形态学区域分割的方法很难自动地检测出人造目标。基于纹理的方法主要考虑到人造目标与背景的局部纹理特征差异，然后利用该差异检测目标。但是自然背景中含有复杂的自然景物，其纹理差异很大，所以对复杂自然背景中的人造目标检测效果也不是很好。P.Kovesi提出了一种基于相位一致性的图像特征检测方法，但是这种方法更注重于图像细节特征的提取。而自然背景包含有丰富的细节信息，因此对于自然图像中目标的提取，基于相位一致性的方法有很大的局限性。

本发明的支持基金为国家自然科学基金项目(No：60602036)。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的上述不足，提供一种基于综合特征一致性模型的人造目标检测方法。该方法能够滤除复杂的自然背景，有效地检测出人造目标。本发明建立了综合特征一致性模型，然后利用该模型对自然图像进行初步的感兴趣区域检测，最后利用数学形态学中的腐蚀和区域标注对其进行后处理。

本发明的基于综合特征一致性模型的人造目标检测方法，包括下列步骤：

步骤1：获取一幅含有人造目标并带有灰度的自然图像，进行傅立叶变换，得到图像的傅里叶分量；

步骤2：建立logGabor滤波器组，并用logGabor滤波器组与图像的傅里叶分量作乘积，图像与偶对称logGabor滤波器的卷积为，图像与奇对称logGabor滤波器的卷积为

步骤3：根据下列公式(a、b、c、d)求取局部信息的单个特征集合{F₁ F₂ F₃ F₄}，然后利用单个特征构造所需的综合特征：$F^{(r,\theta )}(x,y)=[{F_1}^{(r,\theta )}(x,y)...,{F_L}^{(r,\theta )}(x,y),...,{F_4}^{(r,\theta )}(x,y)]$

a．偶对称滤波器的归一化输出(F₁)：${F_1}^{(r,\theta )}(x,y)=\frac{O_{\mathrm{even}}^{(r,\theta )}(x,y)}{{\max }_{(x,y)}{\max }_r{O}_{\mathrm{even}}^{(r,\theta )}(x,y)}$

b．奇对称滤波器的归一化输出(F₂)：${F_2}^{(r,\theta )}(x,y)=\frac{O_{\mathrm{odd}}^{(r,\theta )}(x,y)}{{\max }_{(x,y)}{\max }_r{O}_{\mathrm{odd}}^{(r,\theta )}(x,y)}$

c．滤波器输出的对称度量(F₃)：${F_3}^{(r,\theta )}(x,y)=\frac{\left|O_{\mathrm{even}}^{(r,\theta )}(x,y)\right|-\left|O_{\mathrm{odd}}^{(r,\theta )}(x,y)\right|}{{\max }_{(x,y)}{\max }_r\left(\right|O_{\mathrm{even}}^{(r,\theta )}(x,y)|-|O_{\mathrm{odd}}^{(r,\theta )}(x,y)\left|\right)}$

d．滤波器输出的反对称度量(F₄)：${F_4}^{(r,\theta )}(x,y)=\frac{\left|O_{\mathrm{odd}}^{(r,\theta )}(x,y)\right|-\left|O_{\mathrm{even}}^{(r,\theta )}(x,y)\right|}{{\max }_{(x,y)}{\max }_r\left(|O_{\mathrm{odd}}^{(r,\theta )}(x,y)\right|-\left|O_{\mathrm{even}}^{(r,\theta )}(x,y)\right|)}$

步骤4：建立综合特征一致性模型：${\mathrm{IFC}}_F(x,y)=\frac{1}{Z}\underset{\theta }{\Sigma }\{\underset{r}{\Sigma }\rho [F^{(r,\theta )}(x,y),\overline{F^{\theta }(x,y)}]-T\}$

式中，$\overline{F^{\theta (x,y)}}=\underset{r}{\Sigma }{F}^{(r,\theta )}(x,y),$

相关系数ρ定义为ρ(F¹，F²)＝|F¹|×|F²|cos(F¹，F²)，其中，cos(F¹，F²)为F¹与F²之间夹角的余弦，

$Z=\underset{\theta }{\Sigma }\underset{r}{\Sigma }\left|F^{(r,\theta )}(x,y)\right|\times \left|\overline{F^{\theta }(x,y)}\right|+ϵ$其中，ε为小的正常数，

T为估计噪声；

步骤5：设定阈值，并利用经过噪声补偿修正的综合特征一致性模型，对图像进行二值化处理；

步骤6：采用数学形态学腐蚀的方法初步消除图像中的边界点和背景引起的干扰；

步骤7：利用区域标记算法分别标记出各个连通区域，计算出各个连通区域的像素个数，并通过设定阈值，检测出人造目标所在的区域。

上述人造目标检测方法的步骤4中进行二值化处理的阈值取值范围最好在(0.1，0.3)区间。

本发明采用的logGabor滤波器度量机制与人类视觉系统度量机制是一致的，因此建立的改进的综合特征一致性模型也具有人类视觉特性。同时该模型也克服了相位一致性过于侧重图像细节的问题。本发明所采取的后处理，能够进一步滤除自然图像的复杂背景，有效地检测出人造目标。该方法与现有的目标检测方法相比，在滤除复杂的自然背景的性能上有了很大提高，对于后续的目标识别与定位又十分重要的意义和使用价值。

附图说明

图1：本发明的人工目标检测方法的总流程图；

图2：原始的自然图像；

图3：利用相位一致性检测的图像信息；

图4：利用本发明的综合特征一致性模型检测的图像信息；

图5：利用本发明的综合特征一致性模型检测并经过后处理的图像信息；

具体实施方式

本发明的人工目标检测方法的总流程图如图1所示，首先建立综合特征一致性模型，然后利用该模型对自然图像进行初步的感兴趣区域检测，最后利用数学形态学中的腐蚀和区域标注对其进行后处理。下面结合模型构建和实施例对本发明做进一步详述。

1.logGabor滤波器组的介绍与参数设定

logGabor滤波器是在空间频率域围绕某中心频率(r₀，θ₀)的一个高斯函数。在频率域，logGabor滤波器由偶对称logGabor滤波器和奇对称logGabor滤波器两部分组成。

$G_{(r,\theta )}=G_{\left(r\right)}{G}_{(\theta )}=\exp \{-\frac{{\left[\log (r/r_0)\right]}^2}{2{[\log ({\sigma }_r/r_0)}^2}\}\exp \{-\frac{{(\theta -{\theta }_0)}^2}{2{\sigma }_{\theta }}\}$

其中，θ₀是滤波器的方向角，r₀是中心角频率，σ_θ和σ_r分别是高斯函数的角度方向标准偏差和径向标准偏差。为了能够覆盖图像的二维频平面和从不同的方向和尺度上提取图像的局部信息，本发明采用不同空间频率和方向的logGabor滤波器组成的滤波器组来提取特征。在图像中，局部信息可以表示为从图像的某些结构或特点中提取的单个特征的集合。本发明选用的滤波器组有4个不同的空间频率，并且在每个空间频率上有6个不同的方向。logGabor滤波器组的中心频率之比为2。

2.单个特征的提取

采用本发明的人工目标检测方法，首先一幅含有人造目标的自然图像，获取图像的傅里叶分量。图像为灰度图像，图像的尺寸设为2^N像素(N=1，2，...)。

然后利用logGabor滤波器组对图像进行卷积，得到各个滤波器G(r，θ)的输出和。由此提取以下几个单个特征：

(1)偶对称滤波器的归一化输出(F₁)：${F_1}^{(r,\theta )}(x,y)=\frac{O_{\mathrm{even}}^{(r,\theta )}(x,y)}{{\max }_{(x,y)}{\max }_r{O}_{\mathrm{even}}^{(r,\theta )}(x,y)}$

(2)奇对称滤波器的归一化输出(F₂)：${F_2}^{(r,\theta )}(x,y)=\frac{O_{\mathrm{odd}}^{(r,\theta )}(x,y)}{{\max }_{(x,y)}{\max }_r{O}_{\mathrm{odd}}^{(r,\theta )}(x,y)}$

(3)滤波器输出的对称度量(F₃)：${F_3}^{(r,\theta )}(x,y)=\frac{\left|O_{\mathrm{even}}^{(r,\theta )}(x,y)\right|-\left|O_{\mathrm{odd}}^{(r,\theta )}(x,y)\right|}{{\max }_{(x,y)}{\max }_r\left(\right|O_{\mathrm{even}}^{(r,\theta )}(x,y)|-|O_{\mathrm{odd}}^{(r,\theta )}(x,y)\left|\right)}$

(4)滤波器输出的反对称度量(F₄)：${F_4}^{(r,\theta )}(x,y)=\frac{\left|O_{\mathrm{odd}}^{(r,\theta )}(x,y)\right|-\left|O_{\mathrm{even}}^{(r,\theta )}(x,y)\right|}{{\max }_{(x,y)}{\max }_r\left(\right|O_{\mathrm{odd}}^{(r,\theta )}(x,y)|-|O_{\mathrm{even}}^{(r,\theta )}(x,y)\left|\right)}$

由此，可以得到所需的综合特征。综合特征可以定义为一个由单个特征组成的特征向量：$F^{(r,\theta )}(x,y)=[F_1^{(r,\theta )}(x,y)...,F_L^{(r,\theta )}(x,y),...,F_4^{(r,\theta )}(x,y)],$这里F_L^(r,θ)(x,y)为单个特征。L为单个特征的个数，且1<L<4。

3.综合特征一致性模型的建立和噪声补偿

根据上面求出的综合特征，建立综合特征一致性模型如下

${\mathrm{IFC}}_F(x,y)=\frac{1}{Z}\underset{\theta }{\Sigma }\underset{r}{\Sigma }\rho [F^{(r,\theta )}(x,y),\overline{F^{\theta }(x,y)}]$

式中，$\overline{F^{\theta }(x,y)}=\underset{r}{\Sigma }{F}^{(r,\theta )}(x,y);$

相关系数ρ定义为ρ(F¹，F²)＝|F¹|×|F²|cos(F¹，F²)，其中，cos(F¹，F²)为F¹与F²之间夹角的余弦；

$Z=\underset{\theta }{\Sigma }\underset{r}{\Sigma }\left|F^{(r,\theta )}(x,y)\right|\times \left|\overline{F^{\theta }(x,y)}\right|+ϵ$其中，ε为小的正常数，防止分母为O。

然后利用噪声补偿对其进行修正，得出改进的综合特征一致性模型：

${\mathrm{IFC}}_F(x,y)=\frac{1}{Z}\underset{\theta }{\Sigma }\left\{\underset{r}{\Sigma }\rho \right[F^{(r,\theta )}(x,y),\overline{F^{\theta }(x,y)}]-T\}$式中，T为估计噪声

在检测复杂背景中的目标时，噪声处理是其中一项关键的工作。通常采用滤波器来滤除噪声，本文采用噪声估计的办法来去除噪声。在噪声估计之前假设：(1)噪声具有可加性；(2)在整个信号(图像)上噪声水平为常数；(3)特征仅出现在信号(图像)孤立的位置处。噪声估计：$T=\underset{n=1}{\overset{S-1}{\Sigma }}T\prime \left(n\right)\times T\prime (n+1)$

其中，T′(n)＝A(n)×k，$A\left(n\right)=\exp \left\{\frac{\underset{i=1}{\overset{\dim 1}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{\dim 2}{\Sigma }}\log \left(\right|F(n,i,j)|+ϵ)}{\dim 1\times \dim 2}\right\};$k为噪声因子，k＝5×(1-0.5^S)；S为采用logGabor滤波器组的尺度数；dim1、dim2分别为图像的长与宽；|F(s，i，j)|为在尺度为S下、点(i，j)处综合特征向量的模。ε为一个较小的值(这里取0.001)。在综合特征一致性归一化之前，对于每个方向的能量都要减掉估计噪声T。可以得到改进的综合特征一致性函数：${\mathrm{IFC}}_F(x,y)=\frac{1}{Z}\underset{\theta }{\Sigma }\left\{\underset{r}{\Sigma }\rho \right[F^{(r,\theta )}(x,y),\overline{F^{\theta }(x,y)}]-T\}.$

4.后处理

由图4可知：综合特征一致性模型的噪声补偿在一定程度上滤除了噪声的干扰，但是对于局部灰度有较大变化的自然背景仍无能为力。因此，在综合特征一致性模型检测出的感兴趣区域中也含有非人造目标。为此，滤除自然背景产生的感兴趣区域为后处理工作的重中之重。

本专利中对综合特征一致性模型的检测结果先后进行二值化、腐蚀和区域标记等处理。如下分别作出介绍：

(1)二值化处理

由于腐蚀和区域标记所处理的图像是二值的，因此需要对综合特征一致性模型处理的结果进行二值化。在综合特征一致性模型检测的结果中，每个像素点的值在0到1范围之内。我们可以设定一个阈值Z，如果某像素点的综合特征一致性模型检测值IFC_F(x，y)>Z，则该点像素的值设为1；IFC_F(x，y)<Z，则该点像素的值设为0。由此可以得到一个0和1的二值化图像。如果Z的选取值太大，则会使目标区域的连通性受到破坏，不利于区域标注；如果Z的选取值太小，则会使把更多背景中的点检测出来。建议Z的取值范围设为(0.1，0.3)。

(2)腐蚀处理

对综合特征一致性模型的检测结果进行二值化后，可以初步消除背景点以及获得二值化图像。为了能够把目标区域和背景中的感兴趣区域分开，需要对二值化后的图像进行腐蚀处理。同时，该方法可以进一步滤除边界点。

(3)区域标记

首先对腐蚀处理结果进行区域标记，分别标出各个连通区域。然后计算出各个连通区域的像素个数。与背景中的连通区域相比，人造目标所在的连通区域的像素个数相对较多。为此，可以通过设定阈值检测出人造目标所在的区域。如果连通域的个数小于阈值时，则该连通域视为背景区域，对其像素值设为0；反之，则视为目标区域。对于多目标的图像，如图2(b)，如果阈值设置的过大，则会漏掉其他相对较小的目标。因此，需要根据据体情况选择合适的阈值。

下面结合附图对本发明的技术效果做进一步说明。

图2为原始的自然图像，图像大小为128×128。从自然图像中可以看出：自然背景中含有丰富的自然信息，如树林、草地、陆地等；同时也会受到光照的影响，如图2(a)的地面。这都会影响到目标检测的效果。

图3为利用相位一致性检测图像信息的结果。从结果可以看出，该方法更注重图像的细节检测。因此处理的结果不利于目标检测。

图4为利用改进的综合特征一致性模型检测的结果。与相位一致性相比，该方法对图像的细节成份有了较好的抑制，减少了图像中背景的信息。为后处理提供了条件。

图5为后处理结果图。