[发明专利]一种利用模板匹配的安检图像背景噪声去除方法

权利要求书

1.一种利用模板匹配的安检图像背景噪声去除方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，构建模板图像：

根据安检图像构建与安检图像中各部位形状相对应的模板图像，所述模板图像包括背景部分、头部模板、躯干双腿模板、左手臂模板和右手臂模板；

步骤2，利用行像素累积和阈值相结合的方法计算安检图像中各部位的行坐标，所述安检图像中各部位的行坐标包括头部中心行坐标、躯干双腿起始行坐标、左右手臂起始行坐标；所述头部中心行坐标计算步骤具体为：确定安检图像中头部的先验搜索区域，将该先验搜索区域内的每行像素值累积求和，将所有大于阈值Th_head的像素值累计和对应的行坐标求平均得到头部中心行坐标H_RowCtr；

步骤2中所述躯干双腿行坐标的计算公式具体为：躯干起始行坐标B_RowBgn＝H_RowCtr+D_BodyOffset，其中D_BodyOffset为躯干部位起始行坐标B_RowBgn与头部中心行坐标H_RowCtr的偏移量；

步骤2中所述左右手臂起始行坐标的计算公式具体为：左右手臂起始行坐标A_RowBgn＝H_RowCtr+D_ArmOffset，其中D_ArmOffset为左右手臂部位起始行坐标A_RowBgn与头部中心行坐标H_RowCtr的偏移量；

步骤3，对模板图像进行重采样：

根据安检图像的行数、躯干双腿模板的行数、安检图像中躯干双腿部分的行数计算重采样因子，根据重采样因子对躯干双腿模板、左手臂模板和右手臂模板进行重采样；重采样因子为ρ，其计算公式为：

其中，N_BodyModelRow为躯干双腿模板的行数，N_Row为安检图像的行数；

则重采样后的躯干双腿模板为：

M′_body＝f_Resize(M_body，ρ)

重采样后的左右手臂模板分别为：

M′_ArmLeft＝f_Resize(M_ArmLeft，ρ)

M′_ArmRight＝f_Resize(M_ArmRight，ρ)

其中，f_Resize(·)表示行重采样函数，M_body为初始躯干双腿采样模板，M′_body为重采样后的躯干双腿模板，M_ArmLeft为初始左手臂模板，M′_ArmLeft为重采样后的左手臂模板，M_ArmRight为初始右手臂模板，M′_ArmRight为重采样后的右手臂模板；

步骤4，模板匹配：

利用头部模板、躯干双腿模板、左手臂模板和右手臂模板在安检图像中对应部位的行坐标和行坐标对应的列区间内搜索最佳匹配坐标，获得背景去噪后的最终安检图像。

2.根据权利要求1所述的利用模板匹配的安检图像背景噪声去除方法，其特征在于，步骤1中背景部分单个像素点的像素值为0，头部模板、躯干双腿模板、左手臂模板和右手臂模板中单个像素点的像素值为1，背景部分与部模板、躯干双腿模板、左手臂模板和右手臂模板的过渡区域的像素点的像素值为介于0和1之间的小数。

3.根据权利要求2所述的利用模板匹配的安检图像背景噪声去除方法，其特征在于，步骤4中头部模板与安检图像的匹配具体为：

将安检图像列中心坐标扩展为区间其中，列坐标偏移量N_shift的大小根据安检图像分辨率进行设置，N_col为安检图像的列数；

将头部模板中心行坐标与安检图像头部中心行坐标H_RowCtr对齐，头部模板中心列坐标依次与扩展区间中各列坐标对齐，每对齐一次，计算头部模板与头部模板所覆盖的安检图像部分对应像素点的像素值相乘并累计求和；取扩展区间的2N_Shift+1个图像乘积累积和中最大数值所对应的列坐标作为安检图像头部中心列坐标H_Colctr；

将头部模板中心坐标与安检图像头部中心坐标[H_RowCtr，H_colCtr]对齐，将头部模板与其覆盖的安检图像部分对应像素点的像素值相乘，获得去除背景噪声的头部区域图像；

生成一个与安检图像尺寸相同的空白图像I_Denoise，将去除背景噪声后的头部区域图像赋值到I_Denoise中，并使头部区域在安检图像和I_Denoise中位置相同；

其中，H_ColCtr为安检图像头部中心列坐标；

步骤4中躯干双腿模板与安检图像的匹配具体为：

将安检图像列中心坐标扩展为区间

将躯干双腿模板起始行坐标与安检图像中躯干双腿起始行坐标B_RowBgn对齐，躯干双腿模板中心列坐标依次与扩展区间中各列坐标对齐，每对齐一次，计算躯干双腿模板与其所覆盖的安检图像部分对应像素点的像素值相乘并累计求和；取扩展区间的2N_Shift+1个图像的乘积累积和中的最大数值所对应的列坐标作为安检图像躯干双腿的中心列坐标B_ColCtr；

将躯干双腿模板起始行中心坐标与安检图像躯干起始行中心坐标[B_RowBgn，B_ColCtr]对齐，将躯干双腿模板与其覆盖的安检图像部分对应像素点的像素值相乘，获得去除背景噪声的躯干双腿图像；将去除背景噪声后的躯干双腿图像赋值到I_Denoise中，并使躯干双腿在安检图像和I_Denoise中位置相同；

步骤4中左手臂模板、右手臂模板与安检图像的匹配具体为：

定义安检图像中左侧手臂为实际右手臂，安检图像右侧手臂为实际左手臂；规定实际右手臂的列坐标扩展区间为实际左手臂的列坐标扩展区间为

将右手臂模板起始行坐标与安检图像的左右手臂起始行坐标A_RowBqn对齐，右手臂模板中心列坐标依次与实际右手臂的列坐标扩展区间中各列坐标对齐，每对齐一次，计算右手臂模板与其所覆盖的安检图像部分对应像素点的像素值相乘并累计求和；取扩展区间的个图像乘积累积和中的最大数值所对应的列坐标作为人体右手臂的中心列坐标A_ColLeft；将右手臂模板起始行中心坐标与安检图像的右手臂起始行中心坐标[A_RowBgn，A_ColLeft]对齐，将右手臂模板与其覆盖的安检图像部分对应像素点的像素值相乘，获得去除背景噪声的右手臂图像；将去除背景噪声后的右手臂图像赋值到I_Denoise中，并使右手臂在安检图像和I_Denoise中位置相同；

将左手臂模板起始行坐标与安检图像左右手臂起始行坐标A_RowBgn对齐，左手臂模板中心列坐标依次与扩展区间中各列坐标对齐，每对齐一次，计算左手臂模板与其所覆盖的安检图像部分对应像素点的像素值相乘并累计求和；取扩展区间的个图像乘积累积和中的最大数值所对应的列坐标作为安检图像中左手臂的中心列坐标A_ColRight；将左手臂模板起始行中心坐标与安检图像中左手臂起始行中心坐标[A_RowBgn，A_ColRight]对齐，将左手臂模板与其覆盖的安检图像部分像素点的像素值对应相乘，获得去除背景噪声的左手臂图像；将去除背景噪声后的左手臂图像赋值到I_Denoise中，并使左手臂在安检图像和I_Denoise中位置相同；

I_Denoise为去除背景噪声后的最终安检图像。