一种地面建筑物数据融合的复合识别方法技术

本发明专利技术公开了一种地面建筑物数据融合的复合识别方法，包括：分别获得地面建筑物的红外图像和激光图像；对红外图像依次进行数学形态学预处理和图像分割，以得到多个红外图像区域；获得红外图像在激光探测器视场范围内的图像边缘，并根据图像边缘标记得到多个边缘分割区域；对激光图像依次进行预处理和区域提取，以得到多个激光图像区域；对红外图像区域、边缘分割区域以及激光图像区域进行数据融合，以得到一个或多个候选区域；提取各候选区域的区域特征，并将所提取的区域特征与建筑物目标的区域特征进行匹配，从而从候选区域中识别建筑物目标所在的目标区域。本发明专利技术能够有效提高地面建筑物的识别准确度。

A Composite Recognition Method for Data Fusion of Ground Buildings

The invention discloses a composite recognition method for data fusion of ground buildings, which includes: obtaining infrared images and laser images of ground buildings respectively; performing mathematical morphological preprocessing and image segmentation on infrared images in order to obtain multiple infrared image regions; obtaining image edges of infrared images in the field of view of laser detector, and marking them according to image edges. To multiple edge segmentation regions; Preprocess and extract laser images in turn to obtain multiple laser image regions; Fuse infrared image regions, edge segmentation regions and laser image regions to obtain one or more candidate regions; Extract regional features of each candidate region, and then extract regional features from the extracted region and regional features of building targets. Matching is performed to identify the target area where the building target is located from the candidate area. The invention can effectively improve the recognition accuracy of ground buildings.

【技术实现步骤摘要】
一种地面建筑物数据融合的复合识别方法
本专利技术属于成像自动目标识别领域，更具体地，涉及一种地面建筑物数据融合的复合识别方法。
技术介绍
地面建筑物是重要的人造地面目标，在飞行器导航、避撞，精确制导武器末制导等领域对建筑物目标的识别都有大量的需求。建筑物通常位于复杂的地面背景之中，复杂的地面背景大大增加了建筑物目标的识别难度，造成目标特征不显著等问题，这使得单模红外探测方式对地面建筑物目标的直接识别效果不佳。激光主动、红外被动的双模复合识别方式将红外被动探测和激光主动探测相结合，两种单模探测技术能够优势互补，激光能提供红外无法提供的目标场景三维信息，获取更加丰富的目标信息，提升识别能力，降低探测虚警率。对于激光红外复合目标识别，已有一些学者进行了相关研究，“一种激光红外复合的地面建筑物识别及导航方法”(申请号：CN201410844242)中提出将激光成像融入到红外成像目标定位中，根据红外图像可以较好的反映目标与背景灰度差异的特点，以及激光图像包含目标几何本征信息的三维距离像，可以更好反映目标的形状特征的特点，优化选取了红外成像目标区域及背景对比度特征和激光成像目标区域的形状特征，通过有效融合激光红外显著特征形成匹配要素，提高了匹配准确性。“激光与红外融合目标检测”(红外与激光工程，Vol.47No.8Aug2018)中提出将激光雷达测得的距离信息引入到DSBM算法中排除虚警，提升目标识别概率。首先配准激光距离像与红外图像，对红外图像进行检测得到红外检测结果，然后根据激光传感器得到的距离信息确定红外图像各检测结果的实际大小，最后根据目标先验知识，如地面运动目标小轿车、装甲车、坦克的实际尺寸大小，排除不符合尺寸的虚警，得到目标识别结果。“红外与激光融合目标识别方法”(红外与激光工程，Vol.47No.5May2018)中提出分别提取红外图像的小波矩特征和激光点云数据投影轮廓特征，并结合为高维特征向量，再采用基于3种不同观点的约简算法构建了一种差异性组合分类器，减少了特征的维数，降低了计算的复杂度，利用不同约简之间的互补性进行融合识别，提高自动目标识别的精度和鲁棒性。以上技术通过提取红外图像及激光图像不同的特征进行激光红外复合识别，能够实现对目标的识别，但是，目标表面材质不同时会导致红外图像中部分区域与背景反差低，从而导致红外图像中目标信息缺失；激光图像中目标回波信号信噪比低及图像预处理算法的缺陷等原因，则会导致激光图像中目标信息缺失。在复杂背景下，红外图像或激光图像中目标信息缺失的情况会更为严重，以上激光红外复合识别方法提取的特征与对应目标特征真实值相似度较低，从而目标识别准确度得不到保证。
技术实现思路
针对现有技术的缺陷和改进需求，本专利技术提供了一种地面建筑物数据融合的复合识别方法，其目的在于，提高地面建筑物的识别准确度。为实现上述目的，本专利技术提供了一种地面建筑物数据融合的复合识别方法，包括：(1)分别获得地面建筑物的红外图像和激光图像；(2)对红外图像依次进行数学形态学预处理和图像分割，以得到多个红外图像区域；(3)获得红外图像在激光探测器视场范围内的图像边缘，并根据图像边缘标记得到多个边缘分割区域；(4)对激光图像依次进行预处理和区域提取，以得到多个激光图像区域；(5)对红外图像区域、边缘分割区域以及激光图像区域进行数据融合，以得到一个或多个候选区域；(6)提取各候选区域的区域特征，并将所提取的区域特征与建筑物目标的区域特征进行匹配，从而从候选区域中识别建筑物目标所在的目标区域；其中，激光探测器用于获取激光图像。通过将获取自地面建筑物红外图像的红外图像区域和边缘分割区域以及获取自地面建筑物激光图像的激光图像区域融合，能够利用激光图像的距离信息区分红外图像中对比度低的目标区域及背景，同时利用红外图像的边缘信息补充激光图像中因噪声影响而丢失的少量目标区域，使得融合得到的候选区域更完整，且候选区域的区域特征具有更高的置信度，进而通过候选区域的区域特征与建筑物目标的区域特征进行匹配以实现地面建筑物的复合识别时具有更高的准确度。进一步地，步骤(2)中，对红外图像进行预处理，包括：利用尺寸小于建筑物目标图像尺寸的结构元素SE1对红外图像进行形态学开运算，以进行背景抑制并保留目标区域，从而得到第一背景抑制图像；利用尺寸大于建筑物目标图像尺寸的结构元素SE2对红外图像进行形态学开运算，以进行背景抑制并对目标区域进行抑制，从而得到第二背景抑制图像；将第一背景抑制图像和第二背景抑制图像相减以从背景中突出目标区域，并将相减结果中灰度值小于0的像素的灰度值置为0，从而得到第三背景抑制图像；利用尺寸小于建筑物目标图像尺寸的结构元素SE3对第三背景抑制图像进行形态学开运算，以去除其区域边缘存在的毛刺，从而得到红外预处理图像。进一步地，步骤(3)包括：提取红外图像在激光探测器视场范围内的图像边缘，并利用结构元素SE4对所提取的图像边缘进行形态学膨胀运算以连接其中的断裂边缘；根据图像边缘，对红外图像的非边缘像素进行标记，从而得到由图像边缘分割而成的多个边缘分割区域。进一步地，步骤(5)包括：对于任意一个边缘分割区域Z，分别计算边缘分割区域Z与相同位置处的红外图像区域之间的相似度sim1，以及边缘分割区域Z与相同位置处的激光图像区域之间的相似度sim2；若sim2＞T1，或者T2≤sim2≤T1且sim1＞T1，则保留边缘分割区域Z；否则，去除边缘分割区域Z；遍历各边缘分割区域，以去除部分边缘分割区域；去除图像边缘中不与所保留的边缘分割区域相邻的边缘像素，从而得到由所保留的边缘分割区域及其相邻的边缘像素组成的一个或多个候选区域；其中，T1和T2均为预设的相似度阈值，T1＞T2。更进一步地，边缘分割区域与相同位置处的红外图像区域之间的相似度，或者边缘分割区域与相同位置处的激光图像区域之间的相似度，其计算方法为：获得边缘分割区域的像素面积S1，并获得相同位置处的红外图像区域或激光图像区域在该分割区域中所占的像素面积S2，根据像素面积S1和S2计算区域之间的相似度为：进一步地，步骤(6)包括：获得建筑物目标的区域特征，并提取各候选区域的区域特征；对于任意一个候选区域C，以建筑物目标的区域特征为参考，分别获得候选区域C的区域特征中各特征分量的相对误差百分比，并获得所有特征分量的相对误差之和；将各特征分量的相对误差百分比均小于预设的误差阈值T3，且所有特征分量的相对误差之和最小的候选区域确定为目标区域。总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：(1)本专利技术所提供的地面建筑物数据融合的复合识别方法，通过数据融合的方式，能够使得红外图像和激光图像相互补充对方缺失的目标区域信息，得到更完整的目标区域和置信度更高的区域特征，从而在对地面建筑物进行复合识别时具有更高的准确度。(2)本专利技术所提供的地面建筑物数据融合的复合识别方法，通过对红外图像进行数学形态学预处理，实现了对红外图像的背景抑制并突出目标区域，能够有效提高复杂背景下对地面建筑物进行复合识别的准确度。附图说明图1为本专利技术实施例提供的待识别的地面建筑物可见光图像；图2为本专利技术实施例提供的地面建筑物数据融合的复合识别方法流程图；图3(a)为图1所示的地面建筑物的红外图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种地面建筑物数据融合的复合识别方法，其特征在于，包括：(1)分别获得地面建筑物的红外图像和激光图像；(2)对所述红外图像依次进行数学形态学预处理和图像分割，以得到多个红外图像区域；(3)获得所述红外图像在激光探测器视场范围内的图像边缘，并根据所述图像边缘标记得到多个边缘分割区域；(4)对所述激光图像依次进行预处理和区域提取，以得到多个激光图像区域；(5)对所述红外图像区域、所述边缘分割区域以及所述激光图像区域进行数据融合，以得到一个或多个候选区域；(6)提取各候选区域的区域特征，并将所提取的区域特征与建筑物目标的区域特征进行匹配，从而从所述候选区域中识别所述建筑物目标所在的目标区域；其中，所述激光探测器用于获取所述激光图像。

【技术特征摘要】
1.一种地面建筑物数据融合的复合识别方法，其特征在于，包括：(1)分别获得地面建筑物的红外图像和激光图像；(2)对所述红外图像依次进行数学形态学预处理和图像分割，以得到多个红外图像区域；(3)获得所述红外图像在激光探测器视场范围内的图像边缘，并根据所述图像边缘标记得到多个边缘分割区域；(4)对所述激光图像依次进行预处理和区域提取，以得到多个激光图像区域；(5)对所述红外图像区域、所述边缘分割区域以及所述激光图像区域进行数据融合，以得到一个或多个候选区域；(6)提取各候选区域的区域特征，并将所提取的区域特征与建筑物目标的区域特征进行匹配，从而从所述候选区域中识别所述建筑物目标所在的目标区域；其中，所述激光探测器用于获取所述激光图像。2.如权利要求1所述的地面建筑物数据融合的复合识别方法，其特征在于，所述步骤(2)中，对所述红外图像进行预处理，包括：利用尺寸小于所述建筑物目标图像尺寸的结构元素SE1对所述红外图像进行形态学开运算，以进行背景抑制并保留所述目标区域，从而得到第一背景抑制图像；利用尺寸大于所述建筑物目标图像尺寸的结构元素SE2对所述红外图像进行形态学开运算，以进行背景抑制并对所述目标区域进行抑制，从而得到第二背景抑制图像；将所述第一背景抑制图像和所述第二背景抑制图像相减以从背景中突出所述目标区域，并将相减结果中灰度值小于0的像素的灰度值置为0，从而得到第三背景抑制图像；利用尺寸小于所述建筑物目标图像尺寸的结构元素SE3对所述第三背景抑制图像进行形态学开运算，以去除其区域边缘存在的毛刺，从而得到红外预处理图像。3.如权利要求1或2所述的地面建筑物数据融合的复合识别方法，其特征在于，所述步骤(3)包括：提取所述红外图像在所述激光探测器视场范围内的图像边缘，并利用结构元素SE4对所提取的图像边...

【专利技术属性】
技术研发人员：张天序，涂直健，桑红石，刘羽丰，姜庆峰，李玉涛，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