[发明专利]目标检测方法、终端设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明提出了一种目标检测方法、终端设备及计算机可读存储介质，所述方法通过采用预设方法将海洋区域和陆地区域分离；利用扩展小波变换法在分离出的海洋区域内进行粗定位查找感兴趣区域；在感兴趣区域采用贝叶斯估计模型精确定位待检测目标所在位置区域；在定位到的待检测目标所在位置区域提取利于区分待检测目标和虚警的特征，通过提取的特征排除存在的虚警进而筛选出所需的待检测目标。本发明的方法通过利用扩展小波变换的方法定位到候选舰船的区域；能够克服复杂海况下舰船检测困难，本发明的方法具有很高的检测率，虚警率和漏警率相对较少，便于硬件实现。

技术领域

本发明涉及海洋目标检测技术领域，尤其涉及一种目标检测方法、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

海上舰船目标检测技术在民用和军用领域都有着极为广泛的应用前景。在民用领域，舰船检测可以用于海洋渔业监控管理、港口舰船航行管理控制等；在军用领域，目标检测技术可以用于监视非法船只如偷渡、海盗、恐怖袭击等方面，也可以评估作战效果、监视战时海面、侦查敌方战斗舰船、引导制导武器等。

随着分辨率的提高，图像细节丰富、结构特征明显，清晰的纹理特征为大中型舰船检测带来便利，平静海面通过特征提取与后续机器学习训练，算法的准确性较高；复杂背景下检测方法研究相对较少，而小型舰船由于其可用信息较少，检测仍然是个难点；由于弱小目标成像面积小、缺乏可用信息，加上背景中的碎云、海浪都对目标检测产生很大的干扰，与此同时，遥感图像数据量庞大，考虑到算法实时性，大部分算法不适用于在轨图像处理。

鉴于上述原因，有必要提出一个弱小目标在复杂海洋背景下的检测方法。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种目标检测方法、终端设备及计算机可读存储介质，旨在解决当海域灰度分布复杂，波浪、尾迹、云块干扰导致目标检测失败的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种目标检测方法，所述方法包括如下步骤：

步骤S10，采用预设方法将海洋区域和陆地区域分离；

步骤S20，利用扩展小波变换法在分离出的海洋区域内进行粗定位查找感兴趣区域；

步骤S30，在感兴趣区域采用贝叶斯估计模型精确定位待检测目标所在位置区域；

步骤S40，在定位到的待检测目标所在位置区域提取利于区分待检测目标和虚警的特征，通过提取的特征排除存在的虚警进而筛选出所需的待检测目标。

优选地，所述步骤S10包括：结合多光谱图像提供的冗余信息将海洋区域和陆地区域进行分离。

优选地，所述步骤S10包括：

步骤S11，通过绿波段的灰度值B_G和近红外波段的灰度值B_Nir，计算待识别图像img0(图像大小为w*h)每个像素位置(i,j)的Fun_MSS值，计算方法为Fun_MSS＝B_G-B_Nir/B_G+B_Nir，同时设定阈值threshold；

步骤S12，建立一幅和原始图像一样大小(w*h)全0图像img1；

步骤S13，判断img0每个像素位置(i，j)的Fun_MSS的值，若该值大于threshold，表示此处为海洋区域，用像素值255代替，将对应的img0(i，j)值置255，由此完成海洋和陆地的分离，白色区域为海域。

优选地，所述步骤S20中的扩展小波变换的算法流程包括：

步骤S21，将img0沿着垂直方向卷积高通滤波器G(Z₁)，得到第一层高频垂直细节系数：D¹₁，大小为w*h；