【技术实现步骤摘要】
一种基于角点的空中目标探测方法
本专利技术涉及图像检测技术，特别是涉及一种基于角点的空中目标探测方法。
技术介绍
光电预警探测中，光电成像设备通过成像方式将光信号转换为电信号，传送至处理终端，处理终端通过图像检测手段探测视频中目标，同时提取目标位置。图像目标检测通常利用不同物体在图像中呈现出与背景的不同色彩、灰度、文理等特性，通过检测目标边缘的手段区分出目标。此种方法的缺点在于，在多云的气象条件下，云层呈现出不同的形状、色彩以及红外辐射特性，形成复杂、无规则的图像背景，图像边缘杂乱，影响系统对飞机、无人机等各类预警目标的检测、跟踪效果。光电预警探测过程中，遇到多云天气，飞机等目标从云层背景穿过时，杂乱的边缘特性会影响目标检测与跟踪，对于重要的军事目标或安全防控目标，需要提升目标检测概率与跟踪稳定性。因此，研究适用于不同恶劣气象条件的目标检测方法，是当前图像检测领域的重要课题之一。空中目标探测技术需要解决的关键问题有：1、选取一种能够有效区分目标与多云背景的图像特征；2、设计一种准确提取目标位置与大小的
【技术保护点】
1.一种基于角点的空中目标探测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1：接收视频图像，将视频解包后置于视频缓冲区，获取视频信息，视频信息包括图像分辨率R×C、帧频N
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于角点的空中目标探测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：接收视频图像，将视频解包后置于视频缓冲区，获取视频信息，视频信息包括图像分辨率R×C、帧频Nf，以及图像色彩空间类型，其中R表示图像水平像素数，C表示图像垂直像素数；
步骤S2：根据视频图像色彩空间类型，提取灰度图像，记为Imgray；
步骤S3：图像边缘检测：针对灰度图像Imgray，采用边缘检测算法，获取边缘图像Imedge，提取边缘图像Imedge中所有的闭合边缘即连通域；
步骤S4：图像角点检测：针对灰度图像Imgray，采用角点检测算法，获取图像中所有特征角点，记为特征角点集P＝{p1,p2…pn}，记录各个角点坐标；
步骤S5：进行角点分组，将特征角点集P划分为m个子集；
步骤S6：目标提取：分别提取m个子集中角点的外部轮廓，求取各组角点的最小外接矩形框，同时求取该组目标形心作为目标位置，计算形心到外接矩形框各边的最大宽和高，以形心为中心，最大宽高为边作矩形，作为最终目标框；
步骤S7：目标信息输出：输出目标位置和目标框。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，所述视频图像为可见光或红外视频图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S2包括：
对于RGB图像，RGB图像分离R通道、G通道、B通道图像，灰度图像Gray获取方法为：
Gray＝R*0.299+G*0.587+B*0.114，
对于YUV图像，Y通道即为灰度图像；
对于HSV图像中，V通道为灰度图像。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S3包括如下步骤：
S3.1：对灰度图像Imgray各像素点进行高斯卷积，高斯模板是大小为l1×l2的矩形结构，列方向标准偏差为σx，行方向标准偏差为σy，获取平滑后图像Imgauss，l1、l2分别表示矩形结构的长和宽；
S3.2：利用边缘检测算法对图像Imgauss进行边缘提取，获取二值化的边缘图像Imedge；
S3.3：对图像Imedge进行几何形态学中的闭运算操作，形成新的二值化边缘图Immorp，使用的结构元素是大小为l3×l4的矩形结构，l3、l4分别表示矩形结构的长和宽；
S3.4：对图像Immorp进行连通区域检测，将相邻的边缘点标记为同一连通区域，得到连通域，第j个连通域记为Cj，j＝1,2,…,m，使用的相邻结构元素是大小为l5×l6的矩形结构，l5、l6分别表示矩形结构的长和宽。
技术研发人员：苗锋，白俊奇，杨沛，朱伟，杜瀚宇，马浩，刘文，邱文嘉，翟尚礼，
申请(专利权)人：南京莱斯电子设备有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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