[发明专利]一种利用广义Hough变换的异型扩展目标高精度定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种目标定位方法，特别是一种利用广义Hough变换的异型扩展目标高精度定位方法，用于图像处理、计算机视觉和目标检测跟踪定位。属于光电捕获跟踪瞄准系统中目标探测跟踪技术领域。

背景技术

在光电捕获瞄准系统中，为了提高跟踪精度，精探测器的视场都比较小，目标尺寸又偏大。因此在精探测器中，目标呈现扩展的形态。远距离目标成像，由于大气湍流、系统抖动和光学系统的像差等降质因素导致目标在系统的成像非常模糊，表现为一团目标外观轮廓形状的光斑；此外，目标无纹理信息，形状各异，无表征和识别目标的特征信息。目标还存在姿态变化明显的特点，随着目标姿态的变化，跟踪点也会随之发生漂移。选取稳定的特征点进行锁定跟踪，是扩展目标定位面临的一大难题。

目前，常用的针对扩展目标的算法是匹配，包括灰度、特征等方面的匹配。由于目标的运动，目标可能出现大小、形状、姿态等变化，加上背景、光照等各种干扰，以及图像处理最小计量单位的精度问题，匹配跟踪得不到绝对最佳的匹配位置，这会带来跟踪点的漂移。本系统中，目标形状各异，无表征和识别目标的特征信息，而传统的基于几何特征的提取算法提取点的误差较大，不能满足本系统的高精度定位要求，因此迫切需要研究新的方法以兼并适应跟踪与定位的工程应用需求。

发明内容

本发明技术解决问题：针对现有技术的不足，提供一种利用广义Hough变换进行异型扩展目标高精度定位的方法，定位精度达到亚像素级，进一步提高了扩展目标的定位精度。

为实现这样的目的，本发明的技术方案：一种利用广义Hough变换的异型扩展目标高精度定位方法包含以下步骤：

步骤一、图像预处理。为了去除噪声对后续图像处理的影响，因此在处理之前应先对原图像进行去噪。本发明采用高斯平滑滤波来去除噪声的影响，得到平滑后的图像；

步骤二、边缘轮廓提取。为了使分割的边缘更加接近真实边缘，同时使算法具有一定的自适应性，本发明首先采用最大类间方差法将目标分割出来，然后对分割处理的二值图像利用canny算子进行边缘提取，得到目标轮廓的单像素边缘；

步骤三、利用广义Hough变换粗定位跟踪点。在提取了目标轮廓的单像素边缘之后，利用广义Hough变换进行整像素级定位，得到整像素定位点，具体步骤如下：

（31）对步骤二得到的单像素边缘点计算其梯度方向角，以一定的梯度间隔对梯度进行量化，得到的量化值为索引，参考点（定位点）与边缘点之间的相对位置关系作为表项建立R-table；

（32）下一帧图像到来时，同样先进行步骤一和步骤二的处理，得到下一帧的单像素边缘点，计算其梯度，根据梯度索引搜索当前帧图像建立的R-table，得到候选定位点的位置，不考虑旋转和尺度变化，求取方法如式(2-1)；

x0=x+r(φir)*cos[θ(φir)]]]>(2-1)

y0=y+r(φir)*sin[θ(φir)]]]>