[发明专利]基于综合特征一致性模型的人造目标检测方法

权利要求书

1.一种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O_even^(r，θ)(x，y)，图像与奇对称logGabor滤波器的卷积为O_odd^(r，θ)(x，y)；

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{F₁F₂F₃F₄}，然后利用单个特征构造所需的综合特征：F(r,θ)(x,y)=[F1(r,θ)(x,y)...,FL(r,θ)(x,y),...,F4(r,θ)(x,y)]]]>

a.偶对称滤波器的归一化输出(F₁)：F1(r,θ)(x,y)=Oeven(r,θ)(x,y)max(x,y)maxrOeven(r,θ)(x,y)]]>

b.奇对称滤波器的归一化输出(F₂)：F2(r,θ)(x,y)=Oodd(r,θ)(x,y)max(x,y)maxrOodd(r,θ)(x,y)]]>

c.滤波器输出的对称度量(F₃)：F3(r,θ)(x,y)=|Oeven(r,θ)(x,y)|-|Oodd(r,θ)(x,y)|max(x,y)maxr(|Oeven(r,θ)(x,y)|-|Oodd(r,θ)(x,y)|)]]>

d.滤波器输出的反对称度量(F₄)：F4(r,θ)(x,y)=|Oodd(r,θ)(x,y)|-|Oeven(r,θ)(x,y)|max(x,y)maxr(|Oodd(r,θ)(x,y)|-|Oeven(r,θ)(x,y)|)]]>

步骤4：建立综合特征一致性模型：IFCF(x,y)=1ZΣθ{Σrρ[F(r,θ)(x,y),Fθ(x,y)‾]-T}]]>

式中，Fθ(x,y)‾=ΣrF(r,θ)(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=ΣθΣr|F(r,θ)(x,y)|×|Fθ(x,y)‾|+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。

2.根据权利要求1所述的基于综合特征一致性模型的人造目标检测方法，其特征在于，步骤4中进行二值化处理的阈值取值范围设为(0.1，0.3)。