[发明专利]一种基于高斯模板匹配的红外点目标识别方法

权利要求书

1.一种基于高斯模板匹配的红外点目标识别方法，其特征在于：包括以下几个步骤：

步骤一：离线利用已知数据进行高斯拟合，得到相应的高斯参数；

步骤二：对拟合得到的高斯模板数字化和归一化；

步骤三：采用相关法进行匹配，将待匹配区域与归一化后的5个模板一一进行匹配，得到5个相应的匹配系数cov1-cov5；

步骤四：根据匹配系数对当前区域进行目标识别；

所述步骤一的具体过程为：

选择5*5的标准模板，选取相应的图像序列，利用高斯拟合得到相应的高斯参数；二维高斯方程写成如下形式：

其中，G为高斯中心的灰度，(x₀，y₀)为高斯模板中心坐标，σ_x和σ_y分别为两个方向上的标准差，(x,y)为参与拟合的像素点的坐标，f(x,y)为对应(x,y)像素点的灰度，对方程两边取对数并乘以f整理得：

设参与拟合的像素点的个数为N，f代表对应该坐标的像素点的灰度，上述方程写成矩阵的形式：

F＝BC

其中F为N*1的矩阵，B为N*5的矩阵，C为5*1的矩阵，利用最小二乘法可得：

C＝(B^TB)^-1B^TF

得到G，x0,y0,σ_x，σ_y五个参数的值即步骤一中的高斯参数，由于有5个参数，最少需要参与拟合的像素点个数N＝5；

所述步骤二的具体过程为：

对5种不同的高斯模板进行数字化和归一化，得到数字化和归一化后的模板:

a)高斯中心完全落在5*5模板的中心；

b)高斯中心落在模板中心右下四个像素，分别包括：模板中心像素、模板中心水平向右像素、模板中心垂直向下像素以及模板中心对角线向下的像素；

c)高斯中心落在模板中心左上四个像素，分别包括：模板中心像素、模板中心水平向左像素、模板中心垂直向上像素以及模板中心对角线向上的像素；

d)高斯中心落在模板中心右上四个像素，分别包括：模板中心像素、模板中心水平向右像素、模板中心垂直向上像素以及模板中心对角线向上的像素；

e)高斯中心落在模板中心左下四个像素，分别包括：模板中心像素、模板中心水平向左像素、模板中心垂直向上像素以及模板中心对角线向上的像素。

2.根据权利要求1所述的一种基于高斯模板匹配的红外点目标识别方法，其特征在于：所述步骤三的具体方法为：

设模板为T，待匹配的图像区域为S,匹配就是将模板T覆盖在S上平移，模板匹配的相关系数如下所示,其中M＝5,N＝5：

其中，i＝1,2,3,4,5。

3.根据权利要求2所述的一种基于高斯模板匹配的红外点目标识别方法，其特征在于：所述步骤四的具体过程为：

若5个匹配系数，只要满足其中一个大于当前设定的阈值covT，则认为当前待匹配区域与模板匹配，判定其为目标；

若cov1cov2且cov1cov3且cov1cov4且cov1cov5，则表明当前目标的高斯中心完全落在模板的中心；

若cov2cov1且cov2cov3且cov2cov4且cov2cov5，则表明高斯中心落在模板中心的右下；

若cov3cov1且cov3cov2且cov3cov4且cov3cov5，则表明高斯中心落在模板中心的左上；

若cov4cov1且cov4cov2且cov4cov3且cov4cov5，则表明高斯中心落在模板中心的右上；

若cov5cov1且cov5cov2且cov5cov3且cov5cov4，则表明高斯中心落在模板中心的左下；

若5个匹配系数都不满足上述条件，则当前区域不为目标，并将其删除。