基于模板匹配的多光学目标快速分类识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于模板匹配的多光学目标快速分类识别方法，该方法的实现原理是：首先，采集原始图像，并对原始图像进行二值化处理，并对而二值化图像BLOB信息进行统计；其次，对原始图像对应的BLOB区域进行模板匹配；然后，光学目标识别、分类和定位；最后，两个目标距离很近时进行全图匹配，重新识别光斑和助推孔目标。该方法实现了在弱对比度的情况下，能够准确计算模拟光准直图像中的光斑中心和助推孔中心(双目标)，为最终模拟光准直流程的顺利完成提供了重要保障。顺利完成提供了重要保障。顺利完成提供了重要保障。

【技术实现步骤摘要】
基于模板匹配的多光学目标快速分类识别方法


[0001]本专利技术属于图像处理
，具体涉及了一种基于模板匹配的多光学目标快速分类识别方法。
技术背景
[0002]激光参数综合诊断系统是一个包含光学取样组件、探测元器件、伺服系统、监视系统、控制系统等系统的闭环调控监视系统，位于主机装置的末端，是针对高动态范围远场焦斑的测量而设计的。为了在主发射阶段准确测量到主旁瓣数据，需要在预发射阶段对光路进行自动准直，使用模拟光引导主激光光束到基准位置。
[0003]模拟光准直是综合诊断系统三大准直流程(凹面反射镜准直、模拟光准直和光路对接准直)之一。模拟光准直的目的是将抽样激光束准直到模拟靶点，因为模拟靶点对应近场和远场CCD上预先标定好的基准位置，所以模拟光准直就是通过同时调整电机M1和M2使得光斑中心移动到近场和远场CCD上指定的目标位置。
[0004]在光路准直过程中需要对各个监视位置的光路进行采集并判读光束位置，以确定光束收敛尺寸和方法。整个综合诊断系统光路准直图像共生成5类图像，分别是近场图像、远场图像、小孔图像、纹影小球图像、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模板匹配的多光学目标快速分类识别方法，其特征在于，包括执行于计算机上的以下程序步骤：步骤1：二值化处理及BLOB区域信息统计；在模拟光准直流程中采集的原始图像进行二值化处理，并统计二值化图像中各个BLOB区域链表信息；链表信息包括BLOB区域中心位置以及BLOB区域面积；步骤2：在原始图像中获取与助推孔区域特征相似的模板匹配图像；步骤3：使用自相关匹配法对进行模板匹配；相关系数r(x,y)的获取过程具体为：在原始图像f(x,y)中逐点移动模板匹配图像w(x,y)，使模板匹配图像w(x,y)的原点和原始图像f(x,y)中任意点重合，计算模板匹配图像w(x,y)与原始图像f(x,y)中被模板匹配图像w(x,y)覆盖的图像区域对应像素的乘积之和，然后对计算结果进行归一化处理后，得到相关示数；将模板匹配图像w(x,y)的左上角点(x0,y0)记为最佳匹配点；步骤4：光学目标识别、分类和定位步骤4.1：光斑区域和助推孔区域的确定步骤4.1.1：在所有BLOB区域中，先选择出相关系数r(x,y)最大的BLOB区域，若具有最大相关系数的BLOB区域有且仅有一个，则认为该区域为助推孔区域，将已搜索标志searched改为1，跳转至步骤4.1.3：若最大相关系数的BLOB区域为两个以上，则执行步骤4.1.2：步骤4.1.2：比较两个以上BLOB区域的面积，将面积最大的BLOB区域确定助推孔区域，将已搜索标志searched改为1；步骤4.1.3：搜索所有searched为0的BLOB区域，将BLOB区域面积最大的确定为光斑区域；步骤4.2：光斑区域和助推孔区域的中心位置计算；由于模板匹配返回的位置为模板匹配图...

【专利技术属性】
技术研发人员：王拯洲，王力，魏际同，王伟，李刚，弋东驰，
申请(专利权)人：中国科学院西安光学精密机械研究所，
类型：发明
国别省市：