[发明专利]基于窄带扫描的目标最佳探测谱段成像探测方法

权利要求书

1.一种基于窄带扫描的目标最佳探测谱段成像探测方法，其特征在于，首先要对场景采用声光调谐滤波器分谱成像，然后对场景的各个分谱图进行按照灰度相近的方式分解为各个光谱下的多个伪单目标像，针对每个伪单目标像采用坐标映射的方式获取其在其他光谱下的镜像，这样就得到了各个光谱下探测到的所有分解目标及其镜像，使用一种基于目标边缘与目标的阶跃差异值来衡量此目标的成像质量，选择出每一组伪单目标像及其镜像中的最佳目标像，最后将选择的出来的所有最佳目标像叠加、灰度压缩就形成了最终的探测图像。

2.根据权利要求1所述的基于窄带扫描的目标最佳探测谱段成像探测方法，其特征在于步骤如下：

（1）将目标场景通过镜头汇聚到光谱分谱扫描装置上，光谱分谱扫描装置驱动器驱动对目标场景光谱分光，每一分光后的光谱达到起始波长为N_j nm，带宽为10nm的窄带光谱，N为总的波段数，j为第几段波段；

（2）经过光谱扫描分光的每一个光谱段下的目标场景到达成像器件形成图像，这样一幅10nm窄带光谱段下的场景所成图像称为“单分帧图像”，图像分辨率即为L*P；图像经过图像采集模块采集传递到图像处理器中，保存在一个三维数组中；对图像进行分层操作，将图像灰度平均分为10-20层，每一层包含12-25个灰度等级；新建10-20个三维数组分别用来保存图像的对应分层，遍历每幅“单分帧图像”所有像素，将每个像素依据其灰度值所属区间归属到对应的分层，将这些分层图像称为“伪单目标像”；

（3）对每幅“伪单目标像”计算“边缘突变差异值”，用来标记与背景的差异程度，进而衡量目标在此光谱下的成像效果，计算“边缘突变差异值”的方法为：首先建立一个图像分辨率大小L*P的空三维矩阵，将本“伪单目标像”中所有像素点在此矩阵中存在的点全部赋值为1，其他的像素点全部赋值为0，定义为“伪单目标像”的“坐标图像”Z_l*p；

（4）对每幅“坐标图像”使用canny算子求出边缘图像A_l*p即内边界，由于所求内边界图像是坐标图像边界仍然属于坐标图像，为了求出坐标图像的所有外边界坐标矩阵，需要将边界图像按照下列十字矩阵膨胀：

01011010

膨胀方程为：A⊕B={z|()_Z∩A≠}，膨胀后的图像记为；膨胀之后的图像减去其与膨胀之前的图像的交集即：，得到的图像为此“伪单目标像”的外边界坐标矩阵；

（5）针对求出的所有“伪单目标像”坐标像，使用每一个坐标像点乘M-1幅“单分帧图像”获取其在M-1幅“单分帧图像”中对应的M-1幅镜像；用“伪单目标像”坐标像点乘“单分帧图像”获取的，即为在此“单分帧图像”下的镜像，然后计算这一组图像的质量评价因子“边缘突变差异值”；

（6）获取了所有的最佳目标像之后，首先建立一个空的三维坐标P_[x, y, g]用来记录叠加所有最佳目标图像数据，然后叠加所有最佳目标图像数据，将每个x、y坐标对应的所有灰度值之和存入P数组中，最后由于像素灰度值不能超过255，所以需要对P中的灰度值标准化，采用如下格式：

式中：

是P中的x、y坐标对；

    此标准化既是将叠加后的最大灰度值压缩为255，然后其他的灰度值也要按此压缩比例整体压缩，标准化后的P数组记录了最终的成像探测灰度图像。

3.根据权利要求2所述的基于窄带扫描的目标最佳探测谱段成像探测方法，其特征在于在步骤（5）中，计算“边缘突变差异值”方法为：首先利用所求“伪单目标像”外边界坐标矩阵点乘“伪单目标像”或者其镜像所在的“单分帧图像”获取自身的外边界灰度值三维数组，然后计算“伪单目标像”或者其镜像的平均灰度值作为其与背景差异的评价阈值，计算方法为；最后计算此分层的“边缘突变差异值”公式如下：

其中：

g是所求K值的“伪单目标像”或者其镜像的平均灰度值；

取此分层“外边界”的X坐标和对应Y坐标；

N是此分层“外边界”像素个数；

取每一组“伪单目标像”及其镜像中K值最大的一幅图像，作为此“伪目标”最佳目标图像保存在图像处理器的最佳目标图像存储器中。