[发明专利]一种自适应目标检测方法及其装置、设备、存储介质有效

专利信息
申请号: 201910498094.2 申请日: 2019-06-10
公开(公告)号: CN110415208B 公开(公告)日: 2023-10-17
发明(设计)人: 赵小明;宗靖国;郝璐璐;李翠;赵大虎;李拓;袁胜春;马生存 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194;G06V10/762
代理公司: 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 代理人: 刘长春
地址: 710000 陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 自适应 目标 检测 方法 及其 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种自适应目标检测方法,其特征在于,包括:

获取原始图像;

对所述原始图像进行差分滤波处理,得到滤波处理图像;

对所述滤波处理图像进行聚类合并处理,得到若干图像感兴趣区域;

分别计算每个所述图像感兴趣区域与所述原始图像的对比度;以及

根据所述对比度得到目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述原始图像进行差分滤波处理,得到滤波处理图像,包括:

利用高斯差分滤波器对所述原始图像进行差分滤波处理,得到所述滤波处理图像。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述滤波处理图像进行聚类合并处理,得到若干图像感兴趣区域,包括:

利用第一预设阈值从所述滤波处理图像中获取若干目标像素点;

对所述若干目标像素点进行聚类合并处理,得到所述若干图像感兴趣区域。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,对所述若干目标像素点进行聚类合并处理,得到所述若干图像感兴趣区域,包括:

根据距离阈值、灰度阈值、邻域样本数阈值,采用密度聚类方法对所述若干目标像素点进行聚类合并处理,得到所述若干图像感兴趣区域。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,分别计算每个所述图像感兴趣区域与所述原始图像的对比度,包括:

分别获取每个所述图像感兴趣区域相邻的若干原始图像块;

分别计算每个所述图像感兴趣区域的第一灰度值和第二灰度值;

分别计算每个所述图像感兴趣区域相邻的每个所述原始图像块的第三灰度值;

根据所述第一灰度值、所述第二灰度值和所述第三灰度值,分别计算每个所述图像感兴趣区域与所述图像感兴趣区域相邻的所述若干原始图像块之间的所述对比度。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述图像感兴趣区域的大小与所述图像感兴趣区域的每个相邻的所述原始图像块的大小相同,其中,所述图像感兴趣区域的大小为包含所述图像感兴趣区域内的所有目标像素点的最小外接矩形。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述对比度得到目标图像,包括:

根据所述对比度和第二预设阈值得到所述目标图像。

8.一种自适应目标检测装置,其特征在于,所述装置包括:

数据获取模块,用于获取所述原始图像;

第一数据处理模块,用于对所述原始图像进行差分滤波处理,得到所述滤波处理图像;

第二数据处理模块,用于对所述滤波处理图像进行聚类合并处理,得到所述若干图像感兴趣区域;

第三数据处理模块,用于分别计算每个所述图像感兴趣区域与所述原始图像的所述对比度;

数据确定模块,用于根据所述对比度得到所述目标图像。

9.一种自适应目标检测的电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,所述处理器、所述通信接口、所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信;

所述存储器,用于存放计算机程序;

所述处理器,用于执行所述存储器上存放的所述计算机程序时,实现权利要求1~7任一所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~7任一所述的方法。

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