雷达态势图的检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种雷达态势图的检测方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理领域，能够解决雷达态势图的识别效率低的问题。具体技术方案为：获取待检测的源图像；对源图像进行灰度处理，得到灰度图像；判断灰度图像是否满足雷达态势图的颜色特征；若满足，则根据雷达态势图的扫描区域分布规律检测灰度图像是否包含雷达扫描圆特征；若包含则确定出所述待检测的源图像为雷达态势图。本申请用于雷达态势图的检测。

【技术实现步骤摘要】
雷达态势图的检测方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及图像处理领域，尤其涉及雷达态势图的检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
在视频编解码传输中，雷达态势图是一种比较特殊的图像，其有着色彩单一、背景基本不变而只有雷达扫描区域变化的特点。因此，为减小编解码的码流，可对雷达态势图采用特定的编码方式进行编码，以减少码流冗余。在对雷达态势图进行特定编码之前，首先需要识别出待编码的图像是否为雷达态势图。而雷达态势图中本身存在的无意义像素点太多，这些无意义像素点会在算法中占用大量的计算资源，使得雷达态势图的识别效率较低。
技术实现思路
本申请实施例提供一种雷达态势图的检测方法、装置、设备及存储介质，能够解决雷达态势图的识别效率低的问题。所述技术方案如下：根据本申请实施例的第一方面，提供一种雷达态势图的检测方法，该方法包括：获取待检测的源图像；对所述待检测的源图像进行灰度处理，得到灰度图像；判断所述灰度图像是否满足雷达态势图的颜色特征；当所述灰度图像满足雷达态势图的颜色特征时，根据雷达态势图的扫描区域分布规律检测所述灰度图像是否包含雷达扫描圆特征；若所述灰度图像包含雷达扫描圆特征，则确定出所述待检测的源图像为雷达态势图。本申请实施例提供的雷达态势图的检测方法，先对待检测的源图像进行灰度处理，得到灰度图像，然后判断该灰度图像是否满足雷达态势图的颜色特征，通过颜色特征的分析可以初步判断出待检测的源图像是否是疑似雷达态势图的图像；当灰度图像满足雷达态势图的颜色特征时，再根据雷达态势图的扫描区域分布规律对该灰度图像进行形状特征分析，检测该灰度图像是否包含雷达扫描圆特征，若包含，则将待检测的源图像确定为雷达态势图。该方案充分利用了雷达态势图的图像特征及分布规律，通过图像中存在的颜色特征以及雷达态势图的扫描区域分布规律，最大限度减少了非必要像素点的运算，提高了雷达态势图的识别效率。在一个实施例中，所述对所述待检测的源图像进行灰度处理，得到灰度图像，包括：将所述待检测的源图像转换至YUV色彩空间，得到YUV图像；对所述YUV图像进行灰度转换，得到灰度图像。在一个实施例中，所述判断所述灰度图像是否满足雷达态势图的颜色特征包括：统计所述灰度图像中不同灰度值的个数；判断所述不同灰度值的个数是否小于预设阈值；当小于预设阈值时，确定出所述灰度图像满足雷达态势图的颜色特征。在一个实施例中，所述根据雷达态势图的扫描区域分布规律检测所述灰度图像是否包含雷达扫描圆特征包括：根据雷达态势图的扫描区域分布规律，将所述灰度图像划分为目标检测区域和非目标检测区域；检测所述目标检测区域内是否存在雷达扫描圆特征；当所述目标检测区域内存在雷达扫描圆特征时，确定出所述灰度图像包含雷达扫描圆特征。本申请实施例提供的雷达态势图的检测方法，通过对待检测的源图像进行灰度处理，得到灰度图像，然后判断该灰度图像是否满足雷达态势图的颜色特征，通过颜色特征的分析可以初步判断出待检测的源图像是否是疑似雷达态势图的图像；当灰度图像满足雷达态势图的颜色特征时，根据雷达态势图的扫描区域分布规律，将该灰度图像划分为目标检测区域和非目标检测区域，然后仅对目标检测区域进行检测，检测该目标检测区域内是否包含雷达扫描圆特征，若包含，则将待检测的源图像确定为雷达态势图，从而最大限度地减少了非必要像素点的运算，提高了雷达态势图的识别效率。在一个实施例中，所述根据雷达态势图的扫描区域分布规律，将所述灰度图像划分为目标检测区域和非目标检测区域包括：识别所述灰度图像的边缘图像；根据所述边缘图像的高度值确定一个环形区域，将所述环形区域确定为目标检测区域，将所述环形区域以外的区域确定为非目标检测区域。在一个实施例中，所述根据所述边缘图像的高度值确定一个环形区域包括：根据所述边缘图像的高度值，分别采用初始中心点坐标计算公式、外圆半径计算公式和内圆半径计算公式计算初始中心点坐标AreaCenter(x，y)、外圆半径outCircle和内圆半径inCircle；根据所述初始中心点、所述外圆半径和所述内圆半径确定一个环形区域；其中，所述初始中心点坐标计算公式为：所述外圆半径计算公式为：所述内圆半径计算公式为：其中，IMGheight为所述边缘图像的高度值。在一个实施例中，所述检测所述目标检测区域内是否存在雷达扫描圆特征包括：根据Hough变换原理，采用坐标转换公式对所述目标检测区域中图像的边缘点进行坐标转换；根据坐标转换后的边缘点检测所述目标检测区域的图像中是否存在圆形形状；若检测结果为存在设定大小的圆形形状，则确定出所述目标检测区域内存在雷达扫描圆特征。根据本申请实施例的第二方面，提供一种雷达态势图的检测装置，包括：获取模块，用于获取待检测的源图像；灰度处理模块，用于对所述待检测的源图像进行灰度处理，得到灰度图像；特征分析模块，用于判断所述灰度图像是否满足雷达态势图的颜色特征，当所述灰度图像满足雷达态势图的颜色特征时，根据雷达态势图的扫描区域分布规律检测所述灰度图像是否包含雷达扫描圆特征，若所述灰度图像包含雷达扫描圆特征，则确定出所述待检测的源图像为雷达态势图。本申请实施例提供的雷达态势图的检测装置，通过获取模块获取待检测的源图像，经灰度处理模块对该源图像进行灰度处理后，通过特征分析模块判断得到的灰度图像是否满足雷达态势图的颜色特征，可以初步判断出待检测的源图像是否是疑似雷达态势图的图像；当灰度图像满足雷达态势图的颜色特征时，特征分析模块根据雷达态势图的扫描区域分布规律对该灰度图像进行形状特征分析，检测该灰度图像是否包含雷达扫描圆特征，若包含，则确定出待检测的源图像为雷达态势图。该方案充分利用了雷达态势图的图像特征及分布规律，通过图像中存在的颜色特征以及雷达态势图的扫描区域分布规律，最大限度减少了非必要像素点的运算，提高了雷达态势图的识别效率。在一个实施例中，所述特征分析模块包括：判断单元，用于判断所述灰度图像是否满足雷达态势图的颜色特征；区域划分单元，用于在所述灰度图像满足雷达态势图的颜色特征时，根据雷达态势图的扫描区域分布规律，将所述灰度图像划分为目标检测区域和非目标检测区域；检测单元，用于检测所述目标检测区域内是否存在雷达扫描圆特征，当所述目标检测区域内存在雷达扫描圆特征时，确定出所述灰度图像包含雷达扫描圆特征。本申请实施例提供的雷达态势图的检测装置，通过获取模块获取待检测的源图像，经灰度处理模块对该源图像进行灰度处理后，通过特征分析模块判断得到的灰度图像是否满足雷达态势图的颜色特征，可以初步判断出待检测的源图像是否是疑似雷达态势图的图像。当该灰度图像满足雷达态势图的颜色特征时，通过特征分析模块根据雷达态势图的扫描区域分布规律，将该灰度图像划分为目标检测区域和非目标检测区域，进而仅对目标检测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种雷达态势图的检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待检测的源图像；/n对所述待检测的源图像进行灰度处理，得到灰度图像；/n判断所述灰度图像是否满足雷达态势图的颜色特征；/n当所述灰度图像满足雷达态势图的颜色特征时，根据雷达态势图的扫描区域分布规律检测所述灰度图像是否包含雷达扫描圆特征；/n若所述灰度图像包含雷达扫描圆特征，则确定出所述待检测的源图像为雷达态势图。/n

【技术特征摘要】
1.一种雷达态势图的检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待检测的源图像；
对所述待检测的源图像进行灰度处理，得到灰度图像；
判断所述灰度图像是否满足雷达态势图的颜色特征；
当所述灰度图像满足雷达态势图的颜色特征时，根据雷达态势图的扫描区域分布规律检测所述灰度图像是否包含雷达扫描圆特征；
若所述灰度图像包含雷达扫描圆特征，则确定出所述待检测的源图像为雷达态势图。


2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述判断所述灰度图像是否满足雷达态势图的颜色特征包括：
统计所述灰度图像中不同灰度值的个数；
判断所述不同灰度值的个数是否小于预设阈值；
当小于预设阈值时，确定出所述灰度图像满足雷达态势图的颜色特征。


3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述根据雷达态势图的扫描区域分布规律检测所述灰度图像是否包含雷达扫描圆特征包括：
根据雷达态势图的扫描区域分布规律，将所述灰度图像划分为目标检测区域和非目标检测区域；
检测所述目标检测区域内是否存在雷达扫描圆特征；
当所述目标检测区域内存在雷达扫描圆特征时，确定出所述灰度图像包含雷达扫描圆特征。


4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，所述根据雷达态势图的扫描区域分布规律，将所述灰度图像划分为目标检测区域和非目标检测区域包括：
识别所述灰度图像的边缘图像；
根据所述边缘图像的高度值确定一个环形区域，将所述环形区域确定为目标检测区域，将所述环形区域以外的区域确定为非目标检测区域。


5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述边缘图像的高度值确定一个环形区域包括：
根据所述边缘图像的高度值，分别采用初始中心点坐标计算公式、外圆半径计算公式和内圆半径计算公式计算初始中心点坐标AreaCenter(x，y)、外圆半径outCircle和内圆半径inCircle；
根据所述初始中心点、所述外圆半径和所述内圆半径确定一个环形区域；
其中，所述初始中心点坐标计算公式为：
所述外圆半径计算公式为...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟安彪，刘诣荣，
申请(专利权)人：西安万像电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61