基于边缘强度相似度的图像受干扰程度评价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于边缘强度相似度的图像受干扰程度评价方法，该方法包括：利用CCD相机采集受干扰图像，对采集的图像进行预处理，将图像从RGB空间转换为二维数值矩阵；从得到的受干扰图像中提取出目标图像，对整幅图像进行分块处理，每一小块图像的尺寸与第二步中提取出来的目标图像的相应尺寸相同；计算每一个图像小块的方向系数；计算目标图像和每一小块图像中每一个像素点的边缘强度；在上述计算步骤的基础上，计算每一小块图像和整幅图像的边缘强度相似度ESM。本发明专利技术可以实现在复杂背景条件下对图像受干扰程度的快速评价，鲁棒性好，计算精度高。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘强度相似度的图像受干扰程度评价方法
本专利技术涉及图像受干扰程度评价技术，特别是一种基于缘强度相似度的图像受干扰程度评价方法。
技术介绍
光电成像作为现代信息获取的“眼睛”，主要任务是采集特定区域的图像信息，为后续对图像中特定目标的分析处理提供数据信息，同时，由于在复杂条件下，光电成像系统又特别容易受到外界环境的干扰，比如：太阳光、灯光、各种杂散光以及各种人为的强光灯等，这些干扰轻的可以造成图像的局部不清晰，重的会导致图像大面积像元饱和，从而使得后续的目标分析处理带来一定的难度。如何判断一张图像被干扰的程度是研究目标检测、识别和跟踪的前提。因此，如何定量、准确、客观地评价图像受干扰程度是图像识别的重要环节，从另一方面来说也是直观掌握干扰效果的有效途径。现有的受到广泛认可的对被干扰图像的评价方法，如Schemieder等人在《Detectionperformanceinclutterwithvariableresolution》中所提出的SV尺度，主要通过计算光电图像中场景的平均辐射强度标准差来衡量背景杂波干扰的大小；Tidhar等人在《Modelinghumansearchandtargetacquisitionperformance:IV.detectionprobabilityintheclutteredenvironment》中所提出的POE尺度，主要通过通过统计图像中像素灰度值超过阈值的边缘点数来衡量光电图像中背景杂波干扰的大小；ChangHong-hua等人在《Evaluationofhumandetectionperformanceusingtargetstructuresimilaritycluttermetrics》中提出的TSSIM尺度，主要通过计算目标图像与背景图像结构的相似性来衡量光电图像中背景杂波干扰强弱。这些评价方法一般只适用于描述场景较简单的光电图像中杂波干扰的大小，对于有复杂干扰背景的光电图像，其计算精确度下降严重，从而无法很好地定量评价光电干扰图像质量。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于边缘强度相似度的图像受干扰程度评价方法。实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于边缘强度相似度的图像受干扰程度评价方法，包括以下步骤：步骤1，利用CCD相机采集受干扰图像，对采集的图像进行预处理；步骤2，从得到的受干扰图像中提取出目标图像，对整幅图像进行分块处理，每一小块图像的尺寸与提取出来的目标图像的相应尺寸相同；步骤3，计算每一小块图像的方向系数；步骤4，计算目标图像和每一小块图像中每一个像素点的边缘强度；步骤5，计算每一小块图像和整幅图像的边缘强度相似度。本专利技术与现有技术相比，其显著效果为：(1)本专利技术采用像素点计算和局部图像整体计算相结合的方法来定量评价图像受干扰程度，而非传统的局部图像整体计算，计算精度高，适用于具有复杂背景干扰的光电图像质量评价；(2)本专利技术采用边缘强度相似度来评价图像受干扰程度，充分考虑了人眼视觉特性，因此对于“人在回路中”的光电成像系统图像受干扰程度评价具有很强的适用性。附图说明图1是本专利技术基于边缘强度相似度的图像受干扰程度评价方法的流程图。图2是本专利技术基于边缘强度相似度的图像受干扰程度评价方法步骤3中方向系数计算示意图。图3是本专利技术实施例中获取受干扰图像实验的原理图。图4是本专利技术实施例中视场内干扰图像。图5是本专利技术实施例中视场外干扰图像。图6是实施例中视场内受干扰图像ESM值与入射光功率的关系曲线图。图7是实施例中视场外受干扰图像ESM值与入射光功率的关系曲线图。具体实施方式如图1所示，本专利技术基于边缘强度相似度的图像受干扰程度评价方法，包括以下步骤：步骤1，利用CCD相机采集受光照干扰图像，对采集的图像进行预处理，将图像从RGB空间转换为二维数值矩阵。步骤2，从步骤1所采集的受干扰图像中提取出目标图像，图像的尺寸为目标区域相应尺寸的两倍；对整幅图像进行分块处理，设总的分块数量为M，每一小块图像的尺寸与目标图像的尺寸相同。步骤3，计算每一个图像小块的方向系数，如图2所示：其中，表示图像中第i个像素点在方向j上的的方向系数，j＝1,2,3,4,i＝1,2,3,…,N,rk表示第k个图像小块，k＝1,2,3,…,M,**符号表示二维卷积，Kj表示用于计算方向系数的卷积核，j＝1,2,3,4，其具体形式如下：步骤4，由步骤3可以计算得到目标图像和每一小块图像中每一个像素点的边缘强度，分别记为E(r,i)和Ek(b,i)；其中，k＝1,2,3,…,M，表示第k小块图像，i＝1,2,3,…,N，表示每一小块图像中第i个像素点。图像中每一个像素的边缘强度可由方向系数来表示，具体的计算方法如下：首先，以像素点所在位置为中心点，将所在区域等分成八块，分别由四个方向系数来表示。其中i表示图像中第i个像素点，i＝0,1,2,…,N,N表示总的像素点数。其次，水平和垂直方向上的边缘强度的计算方法可以表示为：其中，C表示一个常数，一般由实验确定，用于调节边缘强度的计算数值，使其符合人眼的视觉特性，根据实际经验，可取C＝0.25m,m＝-10,…,-2,-1,0,1,2,…,10。再次，对角方向上的边缘强度的计算方法可以表示为：最后，每个像素总的边缘强度的计算方法可以表示为：其中，α和β分别为步骤(2)和步骤(3)中两个方向系数的权重因子，可通过归一化方法求得。步骤5，在上述计算步骤的基础上，每一小块图像的基于边缘强度相似性的图像尺度ESMk表示为：ESMk＝||E(r,j)-Ek(b,i)||2其中，||·||2表示L2范数，k＝1,2,3,…,M；整幅图像的ESM尺度可以表示为：其中，tk表示ESMk在向量(ESM1,ESM2,…,ESMk,…,ESMM)中的权重，可以通过归一化方法求得。下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明。实施例为了对本专利技术进行说明，充分展现出该方法对于定量、准确评价图像受干扰程度的适用性，完成图像受光照干扰实验如下：(1)实验初始条件及参数设置实验的原理图如3所示，实验中使用普通的HJ-2B型He-Ne连续激光器作为光源，波长为635nm。所使用的成像装置为维视公司生产的MV-040UC型工业黑白CCD摄像机。可调谐衰减片用于衰减直接入射到CCD探测器上的激光功率，避免激光对摄像机的直接损伤，并且可通过调节衰减片来调节入射到探测器上的光功率。实验中的功率计用于接收被分光镜反射的光，从而监视入射光功率的稳定性，计算机用于控制成像装置的运行和CCD所采集到的受干扰图像的存储以及后续处理。实验中采取了视场内和视场外两种方式对CCD成像系统进行光的照射实验，所采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于边缘强度相似度的图像受干扰程度评价方法，其特征在于，包括下列步骤：/n步骤1，利用CCD相机采集受干扰图像，对采集的图像进行预处理；/n步骤2，从得到的受干扰图像中提取出目标图像，对整幅图像进行分块处理，每一小块图像的尺寸与提取出来的目标图像的相应尺寸相同；/n步骤3，计算每一小块图像的方向系数；/n步骤4，计算目标图像和每一小块图像中每一个像素点的边缘强度；/n步骤5，计算每一小块图像和整幅图像的边缘强度相似度。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘强度相似度的图像受干扰程度评价方法，其特征在于，包括下列步骤：
步骤1，利用CCD相机采集受干扰图像，对采集的图像进行预处理；
步骤2，从得到的受干扰图像中提取出目标图像，对整幅图像进行分块处理，每一小块图像的尺寸与提取出来的目标图像的相应尺寸相同；
步骤3，计算每一小块图像的方向系数；
步骤4，计算目标图像和每一小块图像中每一个像素点的边缘强度；
步骤5，计算每一小块图像和整幅图像的边缘强度相似度。


2.根据权利要求1所述的基于边缘强度相似度的图像受干扰程度评价方法，其特征在于，步骤1具体过程为：利用CCD相机采集受干扰图像，对采集的图像进行预处理，将图像从RGB空间转换为二维数值矩阵。


3.根据权利要求1所述的基于边缘强度相似度的图像受干扰程度评价方法，其特征在于，步骤2具体过程为：从步骤1所采集的受干扰图像中提取出目标图像，图像的尺寸为目标区域相应尺寸的两倍；对整幅图像进行分块处理，设总的分块数量为M，每一小块图像的尺寸与目标图像的尺寸相同。


4.根据权利要求1所述的基于边缘强度相似度的图像受干扰程度评价方法，其特征在于，步骤3具体过程为：
计算每一个图像小块的方向系数：



其中，表示图像中第i个像素点在方向j上的方向系数，j＝1,2,3,4,i＝1,2,3,…,N,rk表示第k个图像小块，k＝1,2,3,…,M，**符号表示二维卷积，Kj表示用于计算方向系数的卷积核，j＝1,2,3,4，其具体形式如下：

【专利技术属性】
技术研发人员：邵立，吴云龙，赵大鹏，路后兵，周权，李菲，孟令杰，张恺，敖琪，李仰亮，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34