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