一种目标识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例所述的目标识别方法及装置，依据现有的识别结果中目标的属性确定背景数据，并更新图像的背景数据库，再使用背景数据库处理图像的背景，对背景处理后的图像进行目标识别，因为背景数据是依据以识别出目标的属性获取的，因此，能够对已识别出的目标进行进一步的识别，使得对目标的识别更为细致。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及模式识别领域，尤其涉及ー种目标识别方法及装置。
技术介绍
通常，需要从图像中识别出某些信息量较少且与相邻区域的像素明显不同的目标，例如，从某一区域的遥感图像中识别车辆。现有的针对于此类目标的RX识别方法，利用识别目标中信息量少及与相邻区域的像素区别明显的特征，实现目标的识别，因此，现有方法只能识别出信息量较少且与相邻区域的像素明显不同的目标，而实际应用中，识别出的目标未必全部是用户希望得到的目标，例如，从某一区域的遥感图像中识别车辆时，会连带识别出房屋、信号塔等目标，而这些目标并不是用户希望得到的，由此可见，现有的目标识别方法只能识别出具有信息量较少且与相邻区域的像素明显不同这一通性的目标，而不能对识别出的目标进行更为细致的识另IJ。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了ー种目标识别方法及装置，目的在于解决现有的目标识别方法不能对识别出的目标进行更为细致的识别的问题。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供了以下技术方案ー种目标识别方法，包括获取图像进行目标识别的结果；接收依据所述识别的结果中目标的属性确定的背景数据；依据所述背景数据更新所述图像的背景数据库；当所述背景数据库满足预设的条件时，依据更新后的背景数据库，处理所述图像的背景；识别背景处理后图像中的目标。优选地,所述图像包括高光谱图像；所述识别的结果中目标的属性包括识别的结果中目标的光谱。优选地，所述背景数据的确定过程包括依据所述目标的光谱，确定背景数据。优选地，所述依据所述背景数据更新所述待检测图像的背景数据库包括将所述背景数据加入到图像的背景数据库中；或者，从图像的背景数据库中删除所述背景数据。优选地，所述依据更新后的背景数据库，处理所述图像的背景包括计算所述背景数据库的正交子空间；将所述图像投影到所述背景数据库的正交子空间中，得到背景处理后的图像。优选地，所述获取图像进行目标识别的结果包括接收图像进行目标识别的结果；或者，使用预设算法，对图像进行识别。优选地，所述预设的条件包括空条件；或者，所述背景数据库满足预设的条件。ー种目标识别装置，包括获取模块，用于获取图像进行目标识别的结果；接收模块，用于接收依据所述识别的结果中目标的属性确定的背景数据；背景数据库管理模块，用于依据所述背景数据更新所述图像的背景数据库；背景处理模块，用于当所述背景数据库满足预设的条件时，依据更新后的背景数据库，处理所述图像的背景；识别模块，用于识别背景处理后图像中的目标。优选地，所述背景数据库管理模块包括添加単元，用于将所述背景数据加入到图像的背景数据库中；删除单元，用于从图像的背景数据库中删除所述背景数据。优选地，所述背景处理模块包括计算单元，用于计算所述背景数据库的正交子空间；投影単元，用于将所述图像投影到所述背景数据库的正交子空间中，得到背景处理后的图像。优选地，所述获取模块包括接收单元，用于接收图像进行目标识别的结果；或者，识别单元，用于使用预设算法，对图像进行识别。本专利技术实施例所述的目标识别方法及装置，依据现有的识别结果中目标的属性确定背景数据，并更新图像的背景数据库，再使用背景数据库处理图像的背景，对背景处理后的图像进行目标识别，因为背景数据是依据以识别出目标的属性获取的，因此，能够对已识别出的目标进行进ー步的识别，使得对目标的识别更为细致。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例公开的ー种目标识别方法的流程图；图2为本专利技术实施例公开的又ー种目标识别方法的流程图；图3为本专利技术实施例公开的ー种目标识别装置的结构示意图；图4为本专利技术实施例公开的又ー种目标识别装置的结构示意图；图5为本专利技术实施例公开的又ー种目标识别装置的结构示意图。具体实施例方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例公开了ー种目标识别方法，如图1所示，包括SlOl :获取图像进行目标识别的结果；本实施例中，图像的目标识别结果指的是使用现有的目标识别算法得到的识别结果，现有的目标识别算法，往往是依据图像的属性，包括像素属性或统计属性进行目标的识另IJ，因此只能反映像素特征，而不能反映目标自身的属性，例如从某一区域的遥感图像中识别车辆时，会连带识别出房屋、信号塔等目标，因为不能反映自身的类别(车辆、房屋、铁塔)，因此，将此类识别出的目标成为类似目标识别结果。本实施例中，获取图像进行目标识别的结果的方法可以为接收预先计算得到的結果，或者使用现有的方法对图像进行目标识别，得到标识别结果。S102 :接收依据所述识别的结果中目标的属性确定的背景数据；接收的背景数据可以来自于用户的输入，也可以为依据不同目标的属性确定得到的。S103 :依据所述背景数据更新所述图像的背景数据库；本实施例中，背景数据库可以为空数据库，也可以为已经包含背景信息的数据库，更新背景数据库的过程可以为将背景数据添加到背景数据库中，或者，当背景数据库不为空时，删除背景数据库中已有的背景数据。S104 :依据更新后的背景数据库，处理所述图像的背景；S105 :识别背景处理后图像中的目标。本实施例所述的目标识别方法，使用背景数据库处理图像的背景后再进行识别，相当于使用背景信息指导目标识别的过程，因为背景数据是依据已识别出目标的属性确定的，因此，本实施例所述的目标识别方法，不仅仅使用图像的属性来识别目标，同时还是用目标的属性来识别目标，因为增加了识别的约束条件，所以，识别出的目标更为细致。本专利技术实施例公开的又ー种目标识别方法，应用于高光谱遥感图像，如图2所示，所述方法包括S201 :接收高光谱遥感图像；通常，高光谱遥感图像为ー个三维数据，例如高光谱遥感图像R为ー个M行、N列、L层的三维数组，其中，L层中的每ー层成为ー个光谱波段。高光谱图像R具有M*N个像元。S202 :获取所述高光谱遥感图像进行目标识别的结果；此步骤中，识别结果可以直接接收获得，也可以使用现有的识别算法，计算获得，直接获得时，可以从存储设备中获得，也可以从其它的计算设备获得；使用现有的识别算法计算获得时，可以使用RX算法计算获得，RX算法的原理为利用目标像素的信息量少及与周围区域的像素的区别明显的属性，从背景中识别出目标，如前所述，识别出的目标只具有相同的像素属性，可能具有不同的自身属性，因此，识别不够细致。以M行、N列、L层的高光谱图像R为例，使用RX算法进行图像中的目标识别的具体过程包括1、计算图像R的像元均值μ本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种目标识别方法，其特征在于，包括：获取图像进行目标识别的结果；接收依据所述识别的结果中目标的属性确定的背景数据；依据所述背景数据更新所述图像的背景数据库；当所述背景数据库满足预设的条件时，依据更新后的背景数据库，处理所述图像的背景；识别背景处理后图像中的目标。

【技术特征摘要】
1.一种目标识别方法，其特征在于，包括 获取图像进行目标识别的结果； 接收依据所述识别的结果中目标的属性确定的背景数据； 依据所述背景数据更新所述图像的背景数据库； 当所述背景数据库满足预设的条件时，依据更新后的背景数据库，处理所述图像的背旦牙、; 识别背景处理后图像中的目标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像包括 高光谱图像； 所述识别的结果中目标的属性包括 识别的结果中目标的光谱。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述背景数据的确定过程包括 依据所述目标的光谱，确定背景数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述背景数据更新所述待检测图像的背景数据库包括 将所述背景数据加入到图像的背景数据库中；或者， 从图像的背景数据库中删除所述背景数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据更新后的背景数据库，处理所述图像的背景包括 计算所述背景数据库的正交子空间； 将所述图像投影到所述背景数据库的正交子空间中，得到背景处理后的图像。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取图像进行目标识别的结果包括 接收图像进行目标识别的结果；或者， 使用预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：张兵，孙旭，高连如，吴远峰，高建威，倪丽，
申请(专利权)人：中国科学院对地观测与数字地球科学中心，
类型：发明
国别省市：