[发明专利]目标识别方法及装置

权利要求书

1.一种目标识别方法，包括如下步骤：

利用线性特征检测方法对待识别图像进行线性特征检测，得到检测出的线性特征，所述线性特征检测方法将图像空间线性特征的检测转换为另一空间极值点的检测并且其中利用连续聚类算子来使得在所述转换中连续图像点比离散图像点的权重更大；以及

根据所述待识别图像中待识别目标的特性，从检测出的线性特征中识别出待识别目标，

其中，所述连续聚类算子反比于所述待识别图像在二维方向上连续图像点的值之差，

所述连续聚类算子以下式表示：

其中，f_ρ,θ(x_m,y_n)为像素点(x,y)处方向r范围内某一像素点(x_m,y_n)的值。

2.如权利要求1所述的目标识别方法，还包括在进行线性特征检测之前先对所述待识别图像进行增强和边缘检测以消除所述待识别图像中的面状亮目标对检测的影响。

3.如权利要求1或2所述的目标识别方法，其中从所述图像空间线性特征的检测到所述另一空间极值点的检测的转换通过Radon变换实现。

4.如权利要求1或2所述的目标识别方法，其中从所述图像空间线性特征的检测到所述另一空间极值点的检测的转换通过Hough变换实现。

5.如权利要求1或2所述的目标识别方法，其中所述待识别目标的特性包括如下至少之一：

i)、长且直，并覆盖部分待识别图像或贯穿整个待识别图像；

ii)、宽度占据1-2个像素；

iii)、相互平行；

iv)、中间及两侧的背景相似。

6.如权利要求5所述的目标识别方法，其中所述待识别目标为电力线。

7.如权利要求5所述的目标识别方法，其中所述待识别目标为船舶尾波。

8.一种目标识别装置，包括：

线性特征检测模块，用于对待识别图像进行线性特征检测，得到检测出的线性特征，所述线性特征检测将图像空间线性特征的检测转换为另一空间内极值点的检测并且其中利用连续聚类算子来使得在所述转换中连续图像点比离散图像点的权重更大；以及

目标识别模块，用于根据所述待识别图像中待识别目标的特性，从检测出的线性特征中识别所述待识别目标,

其中，所述连续聚类算子反比于所述待识别图像在二维方向上连续图像点的值之差，

所述连续聚类算子以下式表示：

其中，f_ρ,θ(x_m,y_n)为像素点(x,y)处方向r范围内某一像素点(x_m,y_n)的值。

9.如权利要求8所述的目标识别装置，还包括增强模块，用于对所述待识别图像进行增强。

10.如权利要求8所述的目标识别装置，还包括边缘检测模块，用于对所述待识别图像进行边缘检测。

11.如权利要求8所述的目标识别装置，其中从所述图像空间线性特征的检测到所述另一空间极值点的检测的转换通过Radon变换实现。

12.如权利要求8所述的目标识别装置，其中从所述图像空间线性特征的检测到所述另一空间极值点的检测的转换通过Hough变换。