[发明专利]一种基于高斯模板匹配的红外点目标识别方法

说明书

本发明公开了一种基于高斯模板匹配的红外点目标识别方法，属于信息感知与识别技术领域，所述方法包括以下几个步骤：步骤一：离线利用已知数据进行高斯拟合；步骤二:对拟合得到的高斯模板数字化和归一化；步骤三：待匹配区域与标准模板进行匹配，得到相应的匹配系数；步骤四：根据匹配系数判断当前区域是否为目标。本发明提出的基于高斯模板匹配的红外点目标识别方法，该方法在剔除云边缘和其他不满足高斯分布的干扰时效果较好。

技术领域

本发明属于信息感知与识别技术领域，具体涉及一种基于高斯模板匹配的红外点目标识别方法。

背景技术

红外成像系统通过接收热辐射，将热信号转换为对应的电信号，电信号的大小对应了辐射能量的高低，电信号转换为图像输出后就得到了红外图像，红外成像主要受目标的灰度、目标材质、大气衰减等因素影响，在目标成像的同时，背景也同样经过成像系统成像，背景根据目标所处环境的不同，包括天空背景、地面背景以及海面背景等。

一个理想的点目标经过光学系统的衍射后能量被分散，最后成像在探测器上时，不再是一个孤零零的点，而是一个近似高斯分布的光斑，而其他背景往往不具备该特性。从而可根据该特性，将目标从背景中识别出来。

发明内容

本发明解决的技术问题是：针对上述内容，本发明提出一种基于高斯模板匹配的红外点目标识别方法，该方法在天空中有云边缘和其他不满足高斯分布的干扰时效果较好。

本发明的技术方案是：一种基于高斯模板匹配的红外点目标识别方法，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