一种辅助目标间接定位方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种辅助目标间接定位方法及系统，属于成像自动目标识别技术领域。其中，方法的实现包括：(1)采集航拍地面红外序列图像；(2)形态学背景抑制；(3)图像迭代分割，并提取各区域特征；(4)目标区域定位；(5)辅助目标选取及定位；(6)辅助目标间接定位目标位置；(7)目标定位结果融合，得到建筑物目标识别结果；(8)辅助目标特征提取与更新。本发明专利技术选取图像中稳定、显著区域作为辅助目标，提取辅助目标及目标相对位置关系，并根据辅助目标更新条件实时更新辅助目标，在目标出现特征不显著、遮挡和移出视场外等情况下，能通过辅助目标位置及其与目标相对位置间接定位目标位置，提升准确性及鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种辅助目标间接定位方法及系统
本专利技术属于成像自动目标识别
，更具体地，涉及一种辅助目标间接定位方法及系统。
技术介绍
地面建筑物作为人造目标的重要组成部分，对其的识别可以满足飞行器在城区的导航、避撞，精确制导武器末制导等领域的需求。建筑物通常位于复杂的地面背景之中，而动平台载荷成像也会改变成像视角与尺度，从而影响建筑物识别结果，这使得对地面建筑物目标的直接识别是一项困难的任务。目前对于建筑物目标的直接识别工作，大多采取模板匹配的方法，在建筑物目标与背景具有显著差异的条件下具有较高的检测识别准确率，但在目标与背景差异不明显、目标受到遮挡及目标移出视场外等情况下，对建筑物目标的直接识别往往得不到较好的效果。王登位、张天序在“BuildingrecognitionbasedonindirectlocationofplanarlandmarkinFLIRimagesequences”，InternationalJournalofPatternRecognitionandArtificialIntelligence,2011,25(3):431-448中提出先通过识别目标周围地物中存在的显著平面或立体地标，根据目标建筑与地标在大地坐标系下的位置偏差的先验知识，由成像姿态参数反过来解算目标在实时图中的位置，这种通过特征显著的地标间接定位特征不显著的目标位置的方式更符合人类视觉导航特点。孙大为、王仕成等人在“基于仿射不变性映射的不显著目标间接定位”，中国惯性技术学报，Vol.25No.6，2017.12中借鉴了王登位、张天序的方法并做出改进，不依赖地标多尺度视图及成像姿态参数，而是由预先获取的参考图中选取显著区域，通过解算实时图与基准图之间的变换关系实现对复杂背景下不显著目标的定位，但该方法只适用于图像中的景物具有相同或相近景深的情况，远距离探测时，定位偏差会随着显著区域与目标之间景深的增大而增大，并且定位结果也会受到预先获取的参考图影响，识别效果受到限制。以上技术对于目标的间接定位都需要地标或显著区域的先验知识作为其保障条件，并且在目标识别过程中不会更新地标或显著区域，当选定的地标或显著区域与目标不能同时处于视场范围内的情况下，间接定位失效。且以上技术均未考虑无地标或显著区域的先验知识下的目标间接定位技术。
技术实现思路
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种辅助目标间接定位方法及系统，由此解决现有目标间接定位技术的定位准确性存在一定局限性的技术问题。为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种辅助目标间接定位方法，包括：(1)基于形态学结构元素对实时红外图像进行背景抑制，得到背景抑制处理后的目标图像；(2)对所述目标图像进行直方图统计后进行灰度级合并，以确定分割门限初值后，对所述目标图像进行灰度级门限分割，然后修改分割门限值，继续对所述目标图像进行灰度级门限分割，直至达到预设分割次数后，得到最终的各感兴趣区域的特征量；(3)根据预设标准特征库中各个特征量对各感兴趣区域进行特征匹配，对匹配的感兴趣区域进行局部对比度验证，取对比度最大的感兴趣区域作为目标的定位结果；(4)根据各感兴趣区域对应的各形状特征的相对误差与相应形状特征误差之间的关系，从图像门限分割得到的各个感兴趣区域中选取辅助目标，得到所述辅助目标的定位结果；(5)根据所述辅助目标的定位结果、所述辅助目标与所述目标的相对位置及成像姿态参数间接定位所述目标的位置得到所述目标的间接定位结果；(6)将所述目标的定位结果及所述目标的间接定位结果进行融合得到所述目标的最终定位结果。优选地，步骤(4)包括：(4.1)设置第一标签初值为0，第二标签初值为1；其中，所述第一标签值为1表示已经选取辅助目标区域并保存辅助目标区域特征，所述第一标签值为0表示没有选取到辅助目标区域；所述第二标签值为1表示从所述目标图像中选取新的辅助目标区域，所述第二标签值为0表示不选取新的辅助目标区域；(4.2)判断所述形态学结构元素是否发生改变，若发生改变，则设置所述第二标签值为1；(4.3)判断所述第一标签值是否为1，若所述第一标签值为1，则进入步骤(4.9)；否则进入步骤(4.4)；(4.4)若所述第二标签值为1，则进入步骤(4.5)；若所述第二标签值不为1，则进入步骤(4.10)；(4.5)选取前N次迭代分割结果，排除所述目标图像的边缘区域，保留在连续两次迭代分割结果中处于同一位置且感兴趣区域的形状特征相对误差不超过相应形状特征误差X％的感兴趣区域作为显著区域；(4.6)综合多帧图像的显著区域，从各帧对应的显著区域中，选取显著区域的形状特征相对误差不超过相应形状特征误差X％的显著区域作为辅助目标候选区域；(4.7)对位于同一位置的辅助目标候选区域，保留局部对比度最大的辅助目标候选区域作为辅助目标区域；(4.8)从所述辅助目标区域中选取若干个辅助目标区域作为辅助目标，进入步骤(4.10)；(4.9)根据门限分割结果，保留中心点位于选取的辅助目标区域范围内的区域，根据保留的辅助目标区域特征对各区域进行特征匹配，保留各形状特征相对误差不超过选取的辅助目标区域的相应形状特征误差X％且各形状特征相对误差之和的总误差最小的区域作为局部邻域辅助目标检测结果；(4.10)若找到辅助目标区域，则令所述第一标签值为1，所述第二标签值为0，并保留辅助目标区域的位置信息，得到辅助目标定位结果，若没有找到辅助目标区域，则令所述第一标签值为0，所述第二标签值为1，结束步骤(4)。优选地，步骤(5)包括：(5.1)若有辅助目标位置信息及对应的辅助目标与目标之间的相对位置，则进入步骤(5.2)；否则结束步骤(5)；(5.2)由所述辅助目标定位结果计算辅助目标与光轴瞄准点在大地坐标系下沿进入方向的偏移量，进而由所述辅助目标与光轴瞄准点在大地坐标系下沿进入方向的偏移量计算辅助目标与光轴瞄准点在大地坐标系下沿正北方向上的偏移量，然后由所述辅助目标与光轴瞄准点在大地坐标系下沿正北方向上的偏移量计算光轴瞄准点与目标沿进入方向的偏移量，最后由所述光轴瞄准点与目标沿进入方向的偏移量得到所述目标的间接定位结果。优选地，步骤(6)包括：(6.1)若对目标进行直接定位与利用辅助目标对目标进行间接定位时，均得到了目标的定位结果，则进入步骤(6.2)；否则进入步骤(6.3)；(6.2)若辅助目标间接定位的目标位置位于目标直接定位的目标区域内，则将目标的直接定位结果作为目标识别结果，否则，将辅助目标间接定位的目标位置作为目标识别结果，结束步骤(6)；(6.3)若对目标进行直接定位与利用辅助目标对目标进行间接定位时，只有一种定位方式得到了目标的定位结果，则将该定位方式得到的定位结果作为目标识别结果，若两种定位方式均没未得到目标的定位结果，则表示没有目标识别结果。优选地，所述方法还包括：(7)根据所述辅助目标的定位结果及所述目标的最终定位结果对所述辅助目标的特征进行实时更新。优选地，步骤(7)包括：(7.1)若有所述辅助目标定位结果，则提取所述辅助目标对应区域的形状特征及局部对比度特征，以用来更新所述辅助目标的形状特征及局部对比度特征，否则结束步骤(7)；(7.2)若有所述目标识别结果，则根据所述目标识别结果、所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种辅助目标间接定位方法，其特征在于，包括：(1)基于形态学结构元素对实时红外图像进行背景抑制，得到背景抑制处理后的目标图像；(2)对所述目标图像进行直方图统计后进行灰度级合并，以确定分割门限初值后，对所述目标图像进行灰度级门限分割，然后修改分割门限值，继续对所述目标图像进行灰度级门限分割，直至达到预设分割次数后，得到最终的各感兴趣区域的形状特征；(3)根据预设标准特征库中各个特征量对各感兴趣区域进行特征匹配，对匹配的感兴趣区域进行局部对比度验证，取对比度最大的感兴趣区域作为目标的定位结果；(4)根据各感兴趣区域对应的各形状特征的相对误差与相应形状特征误差之间的关系，从图像门限分割得到的各个感兴趣区域中选取辅助目标，得到所述辅助目标的定位结果；(5)根据所述辅助目标的定位结果、所述辅助目标与所述目标的相对位置及成像姿态参数间接定位所述目标的位置得到所述目标的间接定位结果；(6)将所述目标的定位结果及所述目标的间接定位结果进行融合得到所述目标的最终定位结果。

【技术特征摘要】
1.一种辅助目标间接定位方法，其特征在于，包括：(1)基于形态学结构元素对实时红外图像进行背景抑制，得到背景抑制处理后的目标图像；(2)对所述目标图像进行直方图统计后进行灰度级合并，以确定分割门限初值后，对所述目标图像进行灰度级门限分割，然后修改分割门限值，继续对所述目标图像进行灰度级门限分割，直至达到预设分割次数后，得到最终的各感兴趣区域的形状特征；(3)根据预设标准特征库中各个特征量对各感兴趣区域进行特征匹配，对匹配的感兴趣区域进行局部对比度验证，取对比度最大的感兴趣区域作为目标的定位结果；(4)根据各感兴趣区域对应的各形状特征的相对误差与相应形状特征误差之间的关系，从图像门限分割得到的各个感兴趣区域中选取辅助目标，得到所述辅助目标的定位结果；(5)根据所述辅助目标的定位结果、所述辅助目标与所述目标的相对位置及成像姿态参数间接定位所述目标的位置得到所述目标的间接定位结果；(6)将所述目标的定位结果及所述目标的间接定位结果进行融合得到所述目标的最终定位结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(4)包括：(4.1)设置第一标签初值为0，第二标签初值为1；其中，所述第一标签值为1表示已经选取辅助目标区域并保存辅助目标区域特征，所述第一标签值为0表示没有选取到辅助目标区域；所述第二标签值为1表示从所述目标图像中选取新的辅助目标区域，所述第二标签值为0表示不选取新的辅助目标区域；(4.2)判断所述形态学结构元素是否发生改变，若发生改变，则设置所述第二标签值为1；(4.3)判断所述第一标签值是否为1，若所述第一标签值为1，则进入步骤(4.9)；否则进入步骤(4.4)；(4.4)若所述第二标签值为1，则进入步骤(4.5)；若所述第二标签值不为1，则进入步骤(4.10)；(4.5)选取前N次迭代分割结果，排除所述目标图像的边缘区域，保留在连续两次迭代分割结果中处于同一位置且感兴趣区域的形状特征相对误差不超过相应形状特征误差X％的感兴趣区域作为显著区域；(4.6)综合多帧图像的显著区域，从各帧对应的显著区域中，选取显著区域的形状特征相对误差不超过相应形状特征误差X％的显著区域作为辅助目标候选区域；(4.7)对位于同一位置的辅助目标候选区域，保留局部对比度最大的辅助目标候选区域作为辅助目标区域；(4.8)从所述辅助目标区域中选取若干个辅助目标区域作为辅助目标，进入步骤(4.10)；(4.9)根据门限分割结果，保留中心点位于选取的辅助目标区域范围内的区域，根据保留的辅助目标区域特征对各区域进行特征匹配，保留各形状特征相对误差不超过选取的辅助目标区域的相应形状特征误差X％且各形状特征相对误差之和的总误差最小的区域作为局部邻域辅助目标检测结果；(4.10)若找到辅助目标区域，则令所述第一标签值为1，所述第二标签值为0，并保留辅助目标区域的位置信息，得到辅助目标定位结果，若没有找到辅助目标区域，则令所述第一标签值为0，所述第二标签值为1，结束步骤(4)。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(5)包括：(5.1)若有辅助目标位置信息及对应的辅助目标与目标之间的相对位...

【专利技术属性】
技术研发人员：张天序，桑红石，涂直健，姜鹏，付宏明，
申请(专利权)人：华中科技大学，武汉工程大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42