基于块混合高斯低秩矩阵分解的毫米波图像异物检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于块混合高斯低秩矩阵分解的毫米波人体图像中隐匿物检测的方法，主要解决现有技术由于隐匿物散射回波弱造成成像质量低，及对隐匿物灰度值与人体相似时检测准确率低的问题。其实现方案为：1.去除原始毫米波人体图像中成像区域背景中的异常点，并按人体部位比例将人体图像划分为六部分；2.通过基于块的混合高斯低秩矩阵分解算法对人体各区域进行分解，得到低秩部分和稀疏部分；3.对稀疏部分利用形态学法进行二值化，去除小噪点，得到最终检测结果图。本发明专利技术在无需大量训练样本的情况下，提高了对毫米波人体图像中复杂多样的弱小目标检测率，检测到的隐匿物更完整，可用于检测机场、车站公共场所中人体携带的隐匿物。

Detection of foreign body in millimeter wave image based on block mixture gauss low rank matrix decomposition

The invention discloses a method for detecting hidden objects in millimeter wave human body image based on the decomposition of block mixture gauss low rank matrix, which mainly solves the problems of low imaging quality caused by weak scattering echo of hidden objects in the prior art and low detection accuracy when the gray value of hidden objects is similar to human body. The implementation scheme is as follows: 1. Remove the abnormal points in the background of the imaging area of the original millimeter wave human body image, and divide the human body image into six parts according to the proportion of the human body parts; 2. Decompose each area of the human body through the mixed Gauss low rank matrix decomposition algorithm based on the block, and get the low rank part and the sparse part; 3. Binarize the sparse part with the morphological method to remove the small noise And get the final test results. Without a large number of training samples, the invention improves the detection rate of complex and diverse small and weak targets in millimeter wave human body image, and the detected concealment is more complete, which can be used to detect concealment carried by human body in airport and station public places.

【技术实现步骤摘要】
基于块混合高斯低秩矩阵分解的毫米波图像异物检测方法
本专利技术属于图像处理
，更进一步涉及一种人体携带隐匿物的检测的方法，可用于检测机场、车站等公共场所中人体携带隐匿物。
技术介绍
近年来，国内外都在利用毫米波技术检测机场、车站等公共场所中人体携带隐匿物，如水瓶、打火机、手枪、手电筒、雷管、刀子、炸药、毒品等。由于传统的金属探测仪对非金属和小物体很难探测到，x-射线不仅对人体有伤害，且探测不到衣着宽松的人携带的异物。而毫米波雷达能够近距成像，不仅能穿透衣物，且对人体无辐射伤害，是目前危险物检测的流行成像技术。但是由于现有的毫米波扫描仪成像质量差，且人体形态各异，隐匿物种类大小材质各不相同，人体背景对目标的干扰很大，弱小目标的检测较为困难。目前，针对目标检测的研究方法主要分为两类：传统方法和深度学习。其中，传统方法一般基于图像分类或图像分割的思想。深度学习主要是提取图像的深层语义特征，典型方法有Fast-RCNN、SSD、YOLO等。这两类方法的主要思想都是提取目标的浅层特征或深层语义特征，达到目标检测的效果。基于图像分类或分割思想的传统方法主要是提取特征和边缘信息，其极易受图像成像质量的影响。基于深度的学习方法需要大量的有标签的训练样本，且耗能大，受各种硬件设备条件限制。目前针对毫米波图像隐匿物检测的研究方法中，主要是基于图像分割的思想，先对原始图像增强，增大目标与背景的差异，提取灰度特征进而分割出目标。例如：华讯方舟科技有限公司在其申请的专利“一种基于毫米波图像的人体异物检测方法及系统技术方案”，专利申请号：201610855267，公开号：CN106371148A中提出了一种基于预设异物图像识别算法的异物检测方法。该方法提出的一种毫米波图像的人体异物检测方法包括：获取人体的毫米波灰度图像；根据预设异物成像特性提取所述毫米波灰度图像中的异物区域成像；根据预设异物图像识别算法对所述异物区域图像进行计算，获取所述异物区域图像中的异物图像；显示所述异物图像，作为异物检测结果。该方法虽然可以提高异物检测的准确性。但是，该方法的不足之处是，对于和人体背景灰度特性相似的目标，很难将异物区域准确提取出来，这就导致后面的异物识别步骤出现错误。北京计算机技术及应用研究所在其申请的专利“一种被动毫米波图像中人体隐匿物品的检测方法及其系统”，专利申请号：CN201410486052，公开号：CN105513035A中提出了一种基于图像增强分割的毫米波图像中人体隐匿物品检测方法。该方法包括：对采集到的原始被动毫米波图像，通过插值重建后，采用三次迭代增强方法进行图像增强，获取被动毫米波图像，以使被动毫米波图像目标与背景进行明显区分；基于增强后的图像，通过对人体是否存在的预判断，进行人体目标检测，获取人体区域；在人体区域内，采用两次迭代分割的方法，对隐匿物品进行检测，并对检测到的隐匿物品区域进行标记。该方法虽然可以自适应并有效分割出目标，进而得到检测结果。但在隐匿物品检测的时候需要采用迭代分割的方法，而每次分割的时候都需要计算人体和异物的分割阈值，该分割阈值直接影响后续的检测结果，在目标和背景灰度值不明显的区域，不易准确完整分割出异物。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种基于块混合高斯低秩矩阵分解的毫米波图像异物检测方法，以解决现有技术由于隐匿物散射回波弱造成成像质量低，及对隐匿物灰度值与人体相似时，其检测准确率低的不足。实现本专利技术目的的技术方案包括如下：(1)通过毫米波雷达扫描仪得到一个人的正背面原始图像序列，对每张原始图像进行分割，得到人体轮廓的二值图，利用此二值图计算出人体身高，并去除原始图像中成像背景区域的异常点；再按照人体部位比例，将去除异常点后的人体图像划分为背部、臀部、左大腿、右大腿、左小腿和右小腿六个子区域；(2)采用基于块的混合高斯低秩矩阵分解方法对每个子区域图像进行分解，得到低秩部分和稀疏部分；(3)利用形态学方法对各子区域的稀疏部分，去除连通域面积小于15个像素点的噪点，得到各区域携带的隐匿物检测结果。本专利技术与现有技术相比，具有以下优点：1)提高了目标特征提取困难的目标检测正确性。本专利技术将目标检测设定为一个建模问题，利用人体的相似性和目标相对背景的稀疏性，采用低秩矩阵分解方法，将人体建模为低秩部分，异物建模为稀疏部分，恢复人体图像，实现异物和人体的分离，对目标特征提取困难，难于获取标记的目标有很好的检测效果。2)提高了对各种目标的检测性能。因为人体携带的异物各种各样，单个的高斯模型很难拟合这种复杂分布，本专利技术利用混合高斯模型对各种形状、大小、材质的目标进行拟合，这更符合复杂目标的分布特性，实现对多种目标分布特性的学习，提高了对多目标的检测效果。3)提高检测到的隐匿物形状的完整性。本专利技术通过图像滑块将单个像素点的邻域空间信息用块结构表示，提高了检测出的目标形状的完整性。附图说明图1是本专利技术的实现流程图；图2是原始毫米波雷达人体图像去燥前后的示意图；图3是根据人体比例截取的人体六个区域图；图4是用本专利技术对背部及其携带隐匿物进行检测的仿真结果图；图5是用本专利技术对臀部及其携带隐匿物进行检测的仿真结果图；图6是用本专利技术对左大腿及其携带隐匿物进行检测的仿真结果图；图7是用本专利技术对右大腿及其携带隐匿物进行检测的仿真结果图；图8是用本专利技术对左小腿及其携带隐匿物进行检测的仿真结果图；图9是用本专利技术对右小腿及其携带隐匿物进行检测的仿真结果图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的实施和效果作进一步详细描述。参照图1，本专利技术的实现步骤如下：步骤1.对人体图像去燥并按身体部位比例将其划分为六个区域。(1a)对原始毫米波人体图像进行二值分割：常用的基于阈值的分割方法有灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法和固定阈值法等，本实例采用但不限于固定阈值法，即先将原始图像除以255，归一化到0-1，再选择阈值0.15，将归一化后的图与该阈值比较：置大于该阈值的像素点为1，置小于该阈值的像素点为0，得到人体轮廓的二值图；(1b)利用二值图计算出人体身高，即在二值图中轴线左右各5个像素点间，从上到下寻找像素值不为0的点，第一个不为0的像素点的纵坐标即为人体图像的高度；(1c)利用二值图去除原始图像中成像背景区域的异常点，即将二值图与原始图像对应相乘，使得原始图中成像背景区域的像素值为0，实现原始图像中成像背景区域的异常点去除；(1d)依据身高比例，按照身体部位将人体图像分为背部、臀部、左大腿、右大腿、左小腿和右小腿六个子区域，其中，背部占身高的25％，臀部占身高的13％，左大腿占身高的26％，右大腿占身高的26％，左小腿占身高的25％，右小腿占身高的25％。步骤2.对每个区域的图像进行分解，得到低秩部分和稀疏部分。图像分解的方法有鲁棒性主成分分析、L2-范数的低秩矩阵分解和GoDec，本实例采用但不限于通过基于块的混合高斯低秩矩阵分解方法对图像分解，其实现如下；(2a)假设各区域的图像序列用张量表示为其中h，w，n分别表示图像的高、宽和图像数，中包括隐匿物人体子区域和成像背景区域的噪声表示为(2b)用基于块的混合高斯模型对隐匿物建模：定义一个三维张量滑块后排列为矩阵的映射关系f：其中，p代表滑块大小，np是总滑块数，映射关本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于块混合高斯低秩矩阵分解的毫米波图像异物检测方法，其特征在于，包括：(1)通过毫米波雷达扫描仪得到一个人的正背面原始图像序列，对每张原始图像进行分割，得到人体轮廓的二值图，利用此二值图计算出人体身高，并去除原始图像中成像背景区域的异常点；再按照人体部位比例，将去除异常点后的人体图像划分为背部、臀部、左大腿、右大腿、左小腿和右小腿六个子区域；(2)采用基于块的混合高斯低秩矩阵分解方法对每个子区域图像进行分解，得到低秩部分和稀疏部分；(3)利用形态学方法对各子区域的稀疏部分，去除连通域面积小于15个像素点的噪点，得到各部位携带的隐匿物检测结果。

【技术特征摘要】
1.基于块混合高斯低秩矩阵分解的毫米波图像异物检测方法，其特征在于，包括：(1)通过毫米波雷达扫描仪得到一个人的正背面原始图像序列，对每张原始图像进行分割，得到人体轮廓的二值图，利用此二值图计算出人体身高，并去除原始图像中成像背景区域的异常点；再按照人体部位比例，将去除异常点后的人体图像划分为背部、臀部、左大腿、右大腿、左小腿和右小腿六个子区域；(2)采用基于块的混合高斯低秩矩阵分解方法对每个子区域图像进行分解，得到低秩部分和稀疏部分；(3)利用形态学方法对各子区域的稀疏部分，去除连通域面积小于15个像素点的噪点，得到各部位携带的隐匿物检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中(1)中对原始毫米波人体图像进行分割，是通过基于阈值的方法，先将原始图像都除以255，归一化到0-1，再选择阈值0.15，将归一化后的图与该阈值比较：大于该阈值的像素点置为1，小于该阈值的像素点置为0，得到人体轮廓的二值图。3.根据权利要求1所述的方法，其中(1)中利用二值图计算出人体身高，是在二值图中轴线左右各5个像素点间，从上到下寻找像素值不为0的点，第一个不为0的像素点的纵坐标即为人体图像的高度。4.根据权利要求1所述的方法，其中(1)中利用二值图去除原始图像中成像背景区域的异常点，是通过将二值图与原始图像对应相乘，使得原始图中成像背景区域的像素值为0，实现原始图像中成像背景区域的异常点去除。5.根据权利要求1所述的方法，其中(1)中按照人体部位比例将人体分块，是按照背部占身高的25％，臀部占身高的13％，左大腿占身高的26％，右大腿占身高的26％，左小腿占身高的25％，右小腿占身高的25％的比例将人体图像分为六个子区域。6.根据权利要求1所述的方法，其中(2)中利用基于块的混合高斯低秩矩阵分解方法对每个子区域的图像进行分解，其实现如下：(2a)假设各子区域的图像序列可用张量表示为其中h，w，n分别表示图像的高、宽和图像数，将图像中的隐匿物人体部位和成像背景区域的噪声表示为(2b)用基于块的混合高斯模型对隐匿物建模：定义一个三维张量滑块后排列为矩阵的映射关系f：其中，p代表滑块大小，np是总滑块数，映射关系f表示将每个滑块拉成向量，排列为矩阵的一列；假设矩阵的第i列为则：...

【专利技术属性】
技术研发人员：王新林，刘振，赵英海，毛莎莎，焦昶哲，缑水平，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，北京华航无线电测量研究所，
类型：发明
国别省市：陕西,61