基于图像处理技术的被动毫米波辐射成像系统测距方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图像处理技术的被动毫米波辐射成像系统测距方法，包括以下步骤：按照被动测距模型，将两台参数设置一致的被动毫米波辐射成像系统相对于目标场景前后放置于一条直线上，通过两台被动毫米波辐射成像系统对同一个目标场景成像，得到相应的测量成像数据；通过surf匹配算法分别提取出两组测量成像数据中目标场景匹配度最高的三个特征点；分别计算特征点连通域的面积，通过被动测距模型计算得到目标距离。本发明专利技术采用被动毫米波辐射计进行成像，在云、雾、战场烟尘、施放烟雾等恶劣环境中，相较光电和红外被动测距方法，能够获得更好的成像结果，测距精度更高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于被动测距技术，特别是一种基于图像处理技术的被动毫米波辐射成像系统测距方法。
技术介绍
物理温度高于绝对零度的物体都会向外辐射电磁波，当物体被外界电磁波照射时，还会产生反射、散射、透射和吸收现象。物体物质结构不同，其对电磁波的辐射、散射和反射也具有差异。毫米波被动成像系统就是根据目标辐射亮度温度差异来分辨不同物体，进而达到观测场景成像目的。相比于红外成像系统，被动毫米波辐射成像系统具有穿透烟雾及恶劣环境下工作的能力，但被动成像系统存在无法获取目标距离信息的缺点。随着计算机技术的发展，人们开始用计算机处理图像，除获得更好的视觉信息外，依靠分析目标图像信息获得距离信息的技术也引起了研究人员的广泛关注。目前基于图像处理的被动测距方法主要包括：(1)立体视觉测距方法，该方法由于采用成像系统左右摆放的方式，当空间三维场景经投影变为图像上的二维场景时，成像会发生不同程度的畸变，导致特征点匹配错误进而造成较大的测距误差。(2)图像序列法，该方法跟踪并分析运动图像序列中目标的稳定特征尺寸，进而获取目标的距离消息，但是存在需预先知道目标尺寸大小的问题。(3)单目成像测距方法，该方法仅采用一台成像系统对目标场景进行成像，需要对几幅图片进行特征点的匹配，匹配误差决定了测量结果的精度，多幅图像进行处理，需要耗费大量的计算时间。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于图像处理技术的被动毫米波辐射成像系统测距方法。实现本专利技术目的的技术方案为：一种基于图像处理技术的被动毫米波辐射成像系统测距方法，包括以下步骤：步骤1，按照被动测距模型，将两台参数设置一致的被动毫米波辐射成像系统相对于目标场景前后放置于一条直线上，通过两台被动毫米波辐射成像系统对同一个目标场景成像，得到相应的测量成像数据；步骤2，通过surf匹配算法分别提取出两组测量成像数据中目标场景匹配度最高的三个特征点；步骤3，分别计算特征点连通域的面积，通过被动测距模型计算得到目标距离。本专利技术与现有技术相比，其显著效果为：(1)本专利技术采用被动毫米波辐射成像系统，相较于光电和红外成像系统，在云，雾，战场烟尘，施放烟雾的恶劣环境中，仍能够获得很好成像结果。(2)本专利技术中的测距模型采样前后分别放置成像系统的方式，所得目标场景的成像结果不易产生畸变，且目标场景的成像结果特征相似，有利于特征点的匹配，反演出更加准确的测距结果。附图说明图1为本专利技术被动毫米波辐射成像系统测距方法的流程图。图2为基于辐射计成像系统的被动测距模型图。图3(a)和图3(b)分别为两台辐射计成像系统的成像结果图。图4(a)和图4(b)分别为Lxx和Lxy的框状近似模板示意图。图5(a)和图5(b)分别为两台辐射计成像系统经频域低通滤波处理后成像结果示意图。图6为图像匹配点检测的结果图。具体实施方式结合图1，本专利技术的一种基于图像处理技术的被动毫米波辐射成像系统测距方法，包括以下步骤：步骤1，按照被动测距模型，将两台参数设置一致的被动毫米波辐射成像系统相对于目标场景前后放置于一条直线上，通过两台被动毫米波辐射成像系统对同一个目标场景成像，得到相应的测量成像数据，成像结果如图3(a)和图3(b)所示；具体为：被动测距模型如图2所示，设f为被动毫米波辐射成像系统的焦距，d1为前后两台成像系统的间隔距离，d为目标与第一成像系统之间的距离，则目标与第二成像系统之间的距离为d+d1；假定目标的面积为P，在第一成像系统成像的图像中为区域P1，在第二成像系统成像的图像中为区域P2，那么根据小孔成像的基本模型有：联合上述两式可得被动测距模型为：步骤2，通过surf匹配算法分别提取出两组测量成像数据中目标场景匹配度最高的三个特征点；具体为：步骤2-1，对两台被动毫米波辐射成像系统成像数据进行频域低通滤波处理，采用频域低通滤波处理后得到的图像数据的矩阵Hessian行列式的值描述图像数据中的特征点；步骤2-2，在尺度空间中通过非极大值抑制，找出图像中特征值大于设定阈值且大于临近点特征值的特征点；步骤2-3，对步骤2-2得到的特征点进行描述并匹配，得到匹配度最高的三个特征点的位置。步骤3，分别计算特征点连通域的面积，通过被动测距模型计算得到目标距离；具体为：步骤3-1，根据步骤2中得到的匹配点，分别计算三个匹配点在各自图像中连通域的面积；步骤3-2，将连通域面积代入被动测距模型，解算出目标距离。进一步的，步骤2中通过surf匹配算法分别提取出两组测量成像数据中目标场景匹配度最高的三个特征点的具体方法为：第一步，特征点检测(11)对两台被动毫米波辐射成像系统成像数据A1、A2进行频域低通滤波处理，所述成像数据A1、A2为辐射计探测到目标场景的辐射强度，处理后的数据成像结果如图5(a)、图5(b)所示，利用Hessian矩阵行列式的值来检测预处理后的图像B1、B2中的特征点，对于图像中某点X＝(x，y)，在X点的σ尺度上的Hessian矩阵定义如下：其中，Lxx(X，σ)、Lxy(X，σ)、Lyy(X，σ)分别为高斯二阶偏导在X处与图像的卷积，高斯二阶偏导采用结构如图4(a)和图4(b)所示的框状滤波器近似；Hessian矩阵中Lxx(X，σ)、Lxy(X，σ)、Lyy(X，σ)分别采用如图4(a)和图4(b)所示的近似模板与图像卷积的结果Dxx、Dyy、Dxy近似，其行列式为：det(Happrox)＝DxxDyy-(wDxy)2式中，w是权重系数，本具体实施方式取0.9，按照近似Hessian矩阵的行列式的公式，对图像中每一点求取响应并记录下来，得到图像B1、B2在σ尺度上的响应图；(12)利用不同尺度因子的框状滤波器对预处理后的图像数据B1、B2进行处理，构建图像金子塔；初始尺度对应的近似模板大小为9*9，采用初始尺度的近似模板与图像数据B1、B2进行卷积，得到尺度空间的第一层；接下来的层依次通过尺寸逐渐增大的模板与原始图像做卷积获得，每4个模板为一阶(Octave)，本方法中取4阶，相应的模板大小为：Octave19152127Octave215273951Octave327517599Octave45199147195用S表示近似模板的尺度，依次用不同的尺度的模板对图像数据A1，A2做卷积，在卷积的过程中采用步骤(11)中得到的近似Hessian矩阵Happrox的行列式计算在每一点的响应，把这些响应记录下来，得到不同尺度σ对应的响应图构成3维尺度空间(x，y，S)；(13)在3维(x，y，S)尺度空间中每个3*3*3的局部区域里，进行非最大值抑制，只有比临近的26个点的响应值都大的点才被选为特征点，把符合条件的点筛选为候选极值，同时记下位置与尺寸信息(xi，yi，Si)，其中i为点的个数，Si为该特征点对应的尺度；第二步，特征点描述(21)利用第一步中得到的特征点的位置与尺寸信息(xi，yi，Si)，对于每个特征点，以其位置(x，y)为圆心，以6S为半径的圆形领域里，用尺寸为4S的Harr小波模板对图像进行处理，得到x，y两个方向的Haar小波响应；然后用以特征点为中心的高斯函数(σ＝2S)对这些响应进行加权；(22)用一个圆心角为π/3的扇形以特征点为中心环绕一周，计算该扇形处于每个角度时，它所覆盖图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像处理技术的被动毫米波辐射成像系统测距方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，按照被动测距模型，将两台参数设置一致的被动毫米波辐射成像系统相对于目标场景前后放置于一条直线上，通过两台被动毫米波辐射成像系统对同一个目标场景成像，得到相应的测量成像数据；步骤2，通过surf匹配算法分别提取出两组测量成像数据中目标场景匹配度最高的三个特征点；步骤3，分别计算特征点连通域的面积，通过被动测距模型计算得到目标距离。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理技术的被动毫米波辐射成像系统测距方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，按照被动测距模型，将两台参数设置一致的被动毫米波辐射成像系统相对于目标场景前后放置于一条直线上，通过两台被动毫米波辐射成像系统对同一个目标场景成像，得到相应的测量成像数据；步骤2，通过surf匹配算法分别提取出两组测量成像数据中目标场景匹配度最高的三个特征点；步骤3，分别计算特征点连通域的面积，通过被动测距模型计算得到目标距离。2.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的被动毫米波辐射成像系统测距方法，其特征在于，步骤1具体为：设f为被动毫米波辐射成像系统的焦距，d1为前后两台成像系统的间隔距离，d为目标与第一成像系统之间的距离，则目标与第二成像系统之间的距离为d+d1；假定目标的面积为P，在第一成像系统成像的图像中为区域P1，在第二成像系统成像的图像中为区域P2，根据小孔成像的基本模型有：fd=P1P]]>fd+d1=P2P]]>联合上述两式可得被动测距模型为：d=d1×P2(P1-P2)]]>3.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的被动毫米波辐...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴礼，王强，李冬，周仁峰，李勇强，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32