多尺度增强UNet被动式太赫兹图像固定背景扣除方法技术

本发明专利技术公开了一种多尺度增强UNet被动式太赫兹图像固定背景扣除方法，其技术要点是：采集被动式太赫兹图像数据，并进行去噪处理，包括多尺度双边滤波；对去噪后的被动式太赫兹图像数据进行背景带标记并构建数据增强训练集；设计用于数据分割的UNet卷积神经网络模型，包括编码层和解码层；使用所述数据增强训练集的图像数据对所述UNet卷积神经网络模型进行训练，生成已训练UNet卷积神经网络模型；使用所述已训练UNet卷积神经网络模型对被动式太赫兹图像进行语义分割。通过UNet进行语义分割，可高效提升被动式太赫兹图像的对比度与清晰度，有效去除背景带划分感兴趣区域，更好地应用到后续的太赫兹图像目标识别。地应用到后续的太赫兹图像目标识别。地应用到后续的太赫兹图像目标识别。

【技术实现步骤摘要】
多尺度增强UNet被动式太赫兹图像固定背景扣除方法


[0001]本专利技术属于被动式太赫兹图像处理
，特别涉及一种多尺度增强 UNet被动式太赫兹图像固定背景扣除方法。

技术介绍

[0002]太赫兹波是指一种处于微波和光波之间的，频率介于0.1～10THz波段内的 电磁波，存在于电子学和光学的过度区域。相比于微波，太赫兹波波长较短，有 更高的分辨能力；太赫兹波的穿透能力优于红外线。太赫兹波与其他电磁波相比， 具有很多得天独厚的使用性能，在电子学领域和光子学领域都具有优势。在新技 术和新材料的划时代发展中有效的太赫兹辐射源和探测器已经陆续问世，太赫兹 技术的研究和应用发展迅速。在通信、雷达检测和许多其他领域中，有着重要的 科学价值。
[0003]安全检查应该说是太赫兹现阶段最吸引人的应用，因为太赫兹波具有很强的 穿透性并且可对金属和其他特殊材料产生强反射，这样就能达到快速实时成像， 并且在达到成像目的的同时，不需要担心X射线的电离伤害。但是现有的被动 太赫兹成像系统主要使用自然物体发出的黑体热本底辐射而不是辐射源作为信 号，因此产生本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多尺度增强UNet被动式太赫兹图像固定背景扣除方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:采集被动式太赫兹图像数据，对被动式太赫兹图像数据进行去噪处理，所述去噪处理包括多尺度双边滤波；S2:使用去噪后的所述被动式太赫兹图像数据，并进行背景带标记，构建数据增强训练集；S3：设计用于图像语义分割的UNet卷积神经网络模型，所述UNet卷积神经网络模型包括编码层和解码层；S4：使用所述数据增强训练集的图像数据对所述UNet卷积神经网络模型进行训练，生成已训练UNet卷积神经网络模型；S5：使用所述已训练UNet卷积神经网络模型对去噪后待测的被动式太赫兹图像数据进行语义分割、去除固定背景带。2.根据权利要求1所述的多尺度增强UNet被动式太赫兹图像固定背景扣除方法，其特征在于：S1中，所述多尺度双边滤波包括：对被动式太赫兹图像数据I进行双边滤波，输出经双边滤波的被动式太赫兹图像I
′
＝I
·
weight，其中weight为权重阵列，表示为其中G
s
＝exp(
‑
Δd2/(2
·
σ
s2
))，G
r
＝exp(
‑
ΔI2/(2
·
σ
r2
))，Δd为图像I的每个像素点与中心像素点[i
c
,j
c
]的欧式距离，即ΔI是每个像素与中心像素的强度差，即ΔI＝|I(i
c
,j
c
)
‑
I(i,j)|，σ
s
和σ
r
分别是空间域和值域的滤波平滑参数；选取σ
s
和σ
r
的不同组合Φ＝{[σ
s,1
,σ
r,1
],[σ
s,2
,σ
r,2
],
…
,[σ
s,m
,σ
r,m
]}，分别进行尺度为1,2,
…
,m的多尺度去噪，获得多尺度去噪集I
total
＝{I
2，1
,I
2,2
,
…
,I
2,m
}。3.根据权利要求2所述的多尺度增强UNet被动式太赫兹图像固定背景扣除方法，其特征在于，所述S2具体包括，对所述多尺度去噪样本I
total
的图像数据进行背景带标记，生成标签数据label，将标签数据label和多尺度去噪样本label一一对应，生成{I
total
,label}作为学习网络模型的数据增强训练集。4.根据权利要求3所述的多尺度增强UNet被动式太赫兹图像固定背景扣除方法，其特征在于：所述S3具体包括，所述编码层和解码层分别设为5层；每层编码层包括卷积操作层和池化层，所述卷积操作层包括卷积核大小3
×
3的卷积层和激活函数，所述激活函数采用R...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐帆，商智高，吴启晖，陈朝晖，宋明，黄旭阳，
申请(专利权)人：海华电子企业中国有限公司，
类型：发明
国别省市：