[发明专利]目标检测方法、装置、设备、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标图像，对所述目标图像进行方差加权局部熵处理，得到所述目标图像的方差加权局部熵图像；

对所述方差加权局部熵图像进行二值化处理和聚类分析，得到处理后的方差加权局部熵图像，其中所述处理后的方差加权局部熵图像是只包含目标在内的图像块；

根据所述处理后的方差加权局部熵图像和目标图像的局部对比度增强图像，获得融合图像；其中，所述目标图像的局部对比度增强图像是根据所述目标图像的局部最小对比度和局部最大差值的平方的乘积得到的；

对所述融合图像进行解析，确定目标图像中的目标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述方差加权局部熵图像进行二值化处理和聚类分析，得到处理后的方差加权局部熵图像包括：

获取第一预设阈值，并根据所述第一预设阈值对所述目标图像的方差加权局部熵图像进行阈值分割，获得所述方差加权局部熵图像的初始二值图像，其中，所述初始二值图像包括候选目标区域和背景区域；

对所述初始二值图像进行连通域分析，得到处理后的方差加权局部熵图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取第一预设阈值，并根据所述第一预设阈值对所述目标图像的方差加权局部熵图像进行阈值分割，获得所述方差加权局部熵图像的初始二值图像，其中，所述初始二值图像包括候选目标区域和背景区域包括：

根据所述目标图像的方差加权局部熵图像，获得所述方差加权局部熵图像的均值和标准差；

根据所述方差加权局部熵图像的均值和标准差，确定对所述目标图像的方差加权局部熵图像进行阈值分割的第一预设阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述初始二值图像进行连通域分析，得到处理后的方差加权局部熵图像包括：

对所述初始二值图像进行聚类分析，并根据所述初始二值图像中的候选目标区域面积设定第二预设阈值；

若所述初始二值图像中的背景区域面积大于或等于第二预设阈值，则将所述初始二值图像中的背景区域面积大于或等于第二预设阈值的背景区域剔除。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据处理后的方差加权局部熵图像和目标图像的局部对比度增强图像，获得融合图像包括：

根据所述目标图像，获得所述目标图像的局部对比度增强图像；

将所述局部对比度增强图像和处理后的方差加权局部熵图像进行与操作，得到融合图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述局部对比度增强图像和处理后的方差加权局部熵图像进行与操作包括：

选取所述处理后的方差加权局部熵图像和目标图像的局部对比度增强图像中相同位置点对应像素值小的像素。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述融合图像进行解析，确定目标图像中的目标包括：

获取第三预设阈值，并根据所述第三预设阈值对所述融合图像进行提取，得到目标二值图像；

对所述目标二值图像进行连通域分析，确定目标的尺寸和位置信息。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像，获得所述目标图像的局部对比度增强图像包括：

将所述目标图像进行分割，分别获得中心图像块和多个邻域图像块；

获取所述多个邻域图像块中的每个邻域图像块的像素灰度均值，并计算所述多个邻域图像块的平均灰度值；

获取中心图像块像素的最大值，并根据所述中心图像块像素的最大值和所述多个邻域图像块的平均灰度值，得到所述目标图像的局部最大差值；

根据多个邻域图像块中的每个邻域图像块的像素灰度均值和所述中心图像块像素的最大值，得到所述目标图像的局部最小对比度；

根据所述目标图像的局部最小对比度和所述目标图像的局部最大差值，得到所述目标图像的局部对比度增强图像。