[发明专利]红外海面图像序列海天线的检测方法、装置、计算机和存储介质

权利要求书

1.一种红外海面图像序列海天线的检测方法，其特征在于，包括：

输入海上红外图像序列；

对所述海上红外图像序列中的子序列进行海天线粗检测，获得海天线的上边界和下边界；

根据粗检测得到的海天线上边界和下边界确定海天线细检测区域，在所述海天线细检测区域中对海天线进行细检测得到所述当前帧的海天边界区域，并对所述海天边界区域进行直线拟合得到海天线；

根据所述当前帧的海天线，确定相邻下一帧的海天线细检测区域，并对下一帧海天线区域进行海天线细检测，依次递推，最终实现整个序列的海天线检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述海上红外图像序列进行海天线粗检测，确定海天线的上边界和下边界，包括：

从所述海上红外图像序列中提取子序列，并按照由上到下进行三维空时条带划分确定初始训练样本区域与测试样本区域；

以子块的方式从所述初始训练样本区域与所述测试样本区域中分别提取训练样本子块和测试样本子块；

分别对所述训练样本子块和所述测试样本子块进行样本特征变换和特征向量构建得到天空特征集合、海水特征集合和中间条带测试样本特征集合；

采用Fisher线性判别分析方法分别对所述天空特征集合、所述海水特征集合和所述中间条带测试集合进行特征降维，并利用降维后的天空特征集合和降维后的海水特征集合构建天空-海水概率分类模型；

利用降维后的中间条带测试样本集合更新训练样本集，当训练样本集不更新时确定海天线最终的上边界和下边界，其中，训练样本集为天空特征集合和海水特征集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对所述训练样本子块和所述测试样本子块进行样本特征变换和特征向量构建得到天空特征集合、海水特征集合和中间条带测试样本特征集合，包括：

对三维空时子图像块分别进行三维离散余弦DCT变换；

根据对变换后的三维子图像块的三维离散余弦谱进行特征提取得到天空特征集合、海水特征集合和中间条带测试样本特征集合。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用降维后的测试样本集合更新训练样本集，包括：

按照天空子块概率模型和海水子块概率模型对海面红外图像的中间条带测试样本区域进行分类得到海水-天空分类后二值图；

对所述测试样本区域进行后处理，并采用滑窗扫描方式确定分类后的海面红外图像的海水区域和天空区域，以及海天线的上边界和下边界；

采用邻域条带逐次逼近方法，对分类后的海水区域和天空区域分别划分预设大小的条带以得到更新的训练样本集。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据海天线粗检测得到的海天线上边界和下边界确定海天线细检测区，对该海天线细检测区域其中一帧图像进行海天线细检测，得到所述当前帧的海天边界区域，并对所述海天边界区域进行直线拟合得到海天线，包括：

将粗检测得到的海天线上边界和下边界的行坐标按照预设距离进行移动分别得到天空初始训练样本区、海水的初始训练样本区和海天线检测区；

将预设尺寸的二维图像子块在所述天空初始训练样本区，海水的初始训练样本区和海天线检测区中进行移动取样，并按照二维图像子块基准点所在的位置的区域分别取样为天空训练样本集、海水训练样本集、海天线检测区样本集。

对二维图像子块进行二维离散余弦变换得到离散余弦谱，并对所述离散余弦谱变换域特征进行提取得到特征向量，并建立初始天空样本训练集合、初始海水样本训练集合和海天线检测区测试样本集合；

利用所述初始天空样本训练集合、初始海水样本训练集合构建和训练海水-天空分类的逻辑回归模型；

利用所述海水-天空分类的逻辑回归模型对所述海天线测试样本集合进行分类，并更新天空样本训练集合、海水样本训练集合，直至结果收敛时确定细检测的海天线，并采用最小二乘法进行直线拟合。