[发明专利]一种图像背景杂波度量方法及系统在审
申请号: | 201611178441.6 | 申请日: | 2016-12-19 |
公开(公告)号: | CN106600616A | 公开(公告)日: | 2017-04-26 |
发明(设计)人: | 刘文光;王晓东;郝贤鹏;郑博 | 申请(专利权)人: | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
主分类号: | G06T7/13 | 分类号: | G06T7/13 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司11227 | 代理人: | 罗满 |
地址: | 130033 吉林省长春*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 背景 度量 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及光电成像性能评价技术领域,特别是涉及一种图像背景杂波度量方法及系统。
背景技术
随着光电成像系统成像性能的不断提高,场景中与目标相似的物体逐渐成为影响图像观测的重要因素,一方面,相似物体会使得观测者浪费很多时间对其进行观察,另一方面也会混淆观测者的判断,错误地将其当作目标。
将目标与背景的相似性定义为背景杂波,相似程度越高则背景杂波的值越高,反之则越低。在光电成像系统的性能评价中充分考虑背景杂波,评价结果才可能准确,反之则不然。因此,如何准确地度量背景杂波是光电成像系统性能评价过程中的关键一步。
目前采用的背景杂波度量方法分为以下两大类:
第一类是基于数学定义的背景杂波度量方法。这类方法是基于图像中目标与背景像素值的统计信息对背景杂波进行度量,计算简单且适用于自然场景。但是,由于这类方法仅仅考虑了像素值的大小并以统计值来衡量目标与背景的相似性,忽略了包括目标形状、边缘点分布等重要的信息,这使得度量结果不够准确,无法正确的表征目标与背景的相似性。
第二类方法是基于人眼视觉特性的背景杂波度量方法。这类方法将人眼的视觉特性引入到杂波度量中,根据人眼的视觉特性对目标与背景的图像特征进行甄选,并在这些方面度量其相似程度。与上一类方法相比本方法度量结果更准确,但是该方法在引用背景图像时,例如边缘概率杂波度量方法、边缘强度杂波度量方法和图像熵杂波度量方法,都是基于人眼对图像中高对比度的扩展区域或者明显的边缘轮廓较为敏感的特性来筛选图像,然后通过统计背景中边缘点数目或者强度以及计算背景的信息量来度量杂波,这些方法忽略了杂波的本质,抛开目标仅仅计算人眼对背景中非目标区域的敏感程度,这会造成杂波度量结果的不准确。
发明内容
本发明的目的是提供一种图像背景杂波度量方法及系统,基于对目标与背景图像特征的相似性度量来筛选背景区域,再进一步基于对目标图像的稀疏表示进行杂波度量,与现有方法相比,可提高对图像杂波度量的准确性。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种图像背景杂波度量方法,包括:
求取图像中目标图像块以及从背景区域抽取的各背景图像块的边缘结构信息;
基于边缘结构信息对各所述背景图像块与所述目标图像块进行边缘结构相似性度量,选取出相似性度量值位于第一预设范围的背景图像块;
基于选取出的所述背景图像块与所述目标图像块构建特征空间,以所述特征空间对所述目标图像块进行稀疏表示,得到表示向量;
计算所述表示向量中取值位于第二预设范围的元素的总和,作为图像背景杂波的度量结果。
可选地,在所述求取图像中目标图像块以及从背景区域抽取的各背景图像块的边缘结构信息之前,还包括:
从图像中抽取所述目标图像块,将背景区域划分为与所述目标图像块大小相同的多个所述背景图像块。
可选地,求取图像块的边缘结构信息具体包括:
提取所述图像块的边缘点强度图和边缘点方向图;
在所述边缘点方向图中提取出与所述边缘点强度图中强度值高于预设值的边缘点对应的方向值,将提取出的所有方向值放置在六个从0到180度等间距的方向角空间中;
以每一方向角空间内方向值的数量与提取出的方向值的总数量的比值作为元素,构成向量,作为所述边缘结构信息。
可选地,所述基于选取出的所述背景图像块与所述目标图像块构建特征空间包括:
将选取出的所述背景图像块与所述目标图像块构成数据空间,对所述数据空间进行主成分分析,抽取主成分,得到所述特征空间。
可选地,所述第一预设范围为相似性度量值低于第一阈值,所述第二预设范围为元素取值高于第二阈值;
采用以下方法确定所述第一阈值、所述第二阈值的取值,具体为:
在三维直角坐标系中建立均方根误差曲面,具体为:以所述第一阈值为X轴坐标、以所述第二阈值为Y轴坐标,以预测探测概率与外场试验数据的均方根误差值为Z轴坐标,所述预测探测概率由在相应的第一阈值和第二阈值下获得的杂波值带入到基于杂波值的探测概率预测公式中得到;
以所述均方根误差曲面的最低点对应的第一阈值和第二阈值,分别作为度量中所述第一阈值、所述第二阈值的取值。
可选地,对所述背景图像块与所述目标图像块进行边缘结构相似性度量的计算公式表示为:
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