專(zhuān)利名稱：一種人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)微波安檢系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種安檢系統(tǒng)，具體涉及一種人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)微波安檢系統(tǒng)，屬于圖像處理與安檢技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
微波在傳播過(guò)程中具有一定穿透性。通過(guò)微波成像技術(shù)，能夠?qū)Ρ粧呙枞梭w獲得不受衣物遮擋等影響的成像結(jié)果圖像；然后在基于微波結(jié)果自動(dòng)完成被檢測(cè)者衣物下隱藏?cái)y帶的危險(xiǎn)物體的檢測(cè)，如金屬刀具、不明液體、尖銳物體等，是一種快捷、安全、有效的安防技術(shù)手段。如果在檢測(cè)過(guò)程中，直接通過(guò)安檢操作員肉眼觀察的方式來(lái)完成可疑危險(xiǎn)物體的檢測(cè)，需要花費(fèi)很大的人力、財(cái)力及時(shí)間。因此，設(shè)計(jì)能夠?qū)θ梭w上可能存在的不同屬性、類(lèi)型的隱藏危險(xiǎn)物體實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)的微波安檢系統(tǒng)具有重要的意義?，F(xiàn)有的危險(xiǎn)物體檢測(cè)系統(tǒng)一方面，系統(tǒng)中的危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)方法主要基于可見(jiàn)光圖像數(shù)據(jù)；另一方面，基于微波圖像的感興趣目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)多采用恒虛警率檢測(cè)方法(CFAR)，CFAR方法所利用的檢測(cè)特征為實(shí)值幅度特征，即灰度特征。但是在本申請(qǐng)人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)微波安檢系統(tǒng)應(yīng)用中，上述方法并不適用，主要原因如下1)微波圖像與可見(jiàn)光圖像成像機(jī)理有著本質(zhì)的區(qū)別，微波圖像灰度層次低，清晰度低，且受相干斑乘性噪聲的影響?？梢?jiàn)光圖像中的物體檢測(cè)方法在微波圖像中不能直接適用；幻本申請(qǐng)所涉及隱藏危險(xiǎn)物體在特征表現(xiàn)上存在多種形式，灰度僅僅為其中一種可能的檢測(cè)特征，因此，基于灰度檢測(cè)特征的CFAR方法并不能滿足微波安檢系統(tǒng)中危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)的需要。綜上所述，為實(shí)現(xiàn)人體隱藏危險(xiǎn)物體的自動(dòng)檢測(cè)，需要針對(duì)感興趣的不同材質(zhì)、形狀、大小等情況下的危險(xiǎn)物體在微波成像結(jié)果圖像中的表現(xiàn)特點(diǎn)，構(gòu)建滿足不同情況下可區(qū)分危險(xiǎn)物體的檢測(cè)特征，設(shè)計(jì)有效的人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)微波安檢系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的旨在提供一種具備人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)功能的微波安檢系統(tǒng)，其主要包括如下部件微波發(fā)射與接收裝置、數(shù)據(jù)采集裝置、成像處理裝置以及人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)裝置，其中，所述微波發(fā)射與接收裝置、數(shù)據(jù)采集裝置、成像處理裝置以及人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)裝置順次連接，且所述人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)裝置包括如下裝置圖像輸入裝置、局部顯著亮度區(qū)域特征提取裝置、局部灰度方差特征分析裝置、去垂直方向邊緣特征提取裝置、檢測(cè)特征融合裝置、危險(xiǎn)物體區(qū)域檢測(cè)裝置、檢測(cè)結(jié)果過(guò)濾裝置、危險(xiǎn)物體區(qū)域標(biāo)識(shí)裝置；所述圖像輸入裝置分別與局部顯著亮度區(qū)域特征提取裝置、局部灰度方差特征分析裝置、去垂直方向邊緣特征提取裝置連接，所述局部顯著亮度區(qū)域特征提取裝置、局部灰度方差特征分析裝置、去垂直方向邊緣特征提取裝置分別與檢測(cè)特征融合裝置連接，所述檢測(cè)特征融合裝置、危險(xiǎn)物體區(qū)域檢測(cè)裝置、檢測(cè)結(jié)果過(guò)濾裝置、危險(xiǎn)物體區(qū)域標(biāo)識(shí)裝置順次連接。
優(yōu)選地，局部顯著亮度區(qū)域特征提取裝置執(zhí)行如下流程1)設(shè)定用于提取局部顯著亮度區(qū)域的分割迭代次數(shù)為2，第一次分割將圖像中人體區(qū)域從背景中分割出來(lái)，人體區(qū)域灰度分割閾值為T(mén)b ；第二次迭代分割將對(duì)應(yīng)危險(xiǎn)物體的局部顯著亮度區(qū)域從人體區(qū)域中分割出來(lái)，危險(xiǎn)物體區(qū)域灰度分割閾值為T(mén)d ；2)結(jié)合危險(xiǎn)物體區(qū)域灰度分割閾值Td，構(gòu)建局部顯著亮度區(qū)域特征矩陣G 將輸入微波灰度圖像I中灰度值高于Td的像素區(qū)域提取出來(lái)，其余位置設(shè)置為0 :
權(quán)利要求
1.一種人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)微波安檢系統(tǒng)，其特征在于，包括微波發(fā)射與接收裝置、數(shù)據(jù)采集裝置、成像處理裝置以及人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)裝置，其中，所述微波發(fā)射與接收裝置、數(shù)據(jù)采集裝置、成像處理裝置以及人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)裝置順次連接，且所述人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)裝置包括如下裝置圖像輸入裝置、局部顯著亮度區(qū)域特征提取裝置、局部灰度方差特征分析裝置、去垂直方向邊緣特征提取裝置、檢測(cè)特征融合裝置、危險(xiǎn)物體區(qū)域檢測(cè)裝置、檢測(cè)結(jié)果過(guò)濾裝置、危險(xiǎn)物體區(qū)域標(biāo)識(shí)裝置；所述圖像輸入裝置分別與局部顯著亮度區(qū)域特征提取裝置、局部灰度方差特征分析裝置、去垂直方向邊緣特征提取裝置連接，所述局部顯著亮度區(qū)域特征提取裝置、局部灰度方差特征分析裝置、去垂直方向邊緣特征提取裝置分別與檢測(cè)特征融合裝置連接，所述檢測(cè)特征融合裝置、危險(xiǎn)物體區(qū)域檢測(cè)裝置、檢測(cè)結(jié)果過(guò)濾裝置、危險(xiǎn)物體區(qū)域標(biāo)識(shí)裝置順次連接。
2.如權(quán)利要求1所述的一種人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)微波安檢系統(tǒng)，其特征在于，所述局部顯著亮度區(qū)域特征提取裝置執(zhí)行如下流程1)設(shè)定用于提取局部顯著亮度區(qū)域的分割迭代次數(shù)為2，第一次分割將圖像中人體區(qū)域從背景中分割出來(lái)，人體區(qū)域灰度分割閾值為T(mén)b ；第二次迭代分割將對(duì)應(yīng)危險(xiǎn)物體的局部顯著亮度區(qū)域從人體區(qū)域中分割出來(lái)，危險(xiǎn)物體區(qū)域灰度分割閾值為T(mén)d ；2)結(jié)合危險(xiǎn)物體區(qū)域灰度分割閾值Td，構(gòu)建局部顯著亮度區(qū)域特征矩陣G將輸入微波灰度圖像I中灰度值高于Td的像素區(qū)域提取出來(lái)，其余位置設(shè)置為0 :
3.如權(quán)利要求2所述的一種人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)微波安檢系統(tǒng)，其特征在于，所述局部顯著亮度區(qū)域特征提取裝置在流程1)中執(zhí)行如下子流程1-1)第一次迭代分割首先對(duì)輸入的微波灰度圖像I構(gòu)建全局灰度直方圖Hg，灰度范圍
；1-2)第一次迭代分割采用自動(dòng)閾值分割算法在全局灰度直方圖Hg中計(jì)算人體區(qū)域灰度分割閾值Tb;1-3)第二次迭代分割結(jié)合已獲得的人體區(qū)域灰度分割閾值Tb，構(gòu)建人體區(qū)域灰度直方圖Hb，灰度范圍[Tb, 255]；1-4)第二次迭代分割采用自動(dòng)閾值分割算法在人體區(qū)域灰度直方圖Hb中計(jì)算危險(xiǎn)物體區(qū)域灰度分割閾值Td。
4.如權(quán)利要求3所述的一種人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)微波安檢系統(tǒng)，其特征在于，所述局部灰度方差特征分析裝置執(zhí)行如下流程1)設(shè)定局部灰度方差分析窗口尺度為s，s為自然數(shù)；2)計(jì)算在微波灰度圖像I中的任一點(diǎn)(x，y)，臨域范圍大小為sXs的正方形區(qū)域L(x,y)、內(nèi)的灰度方差值
5.如權(quán)利要求4所述的一種人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)微波安檢系統(tǒng)，其特征在于，所述去垂直方向邊緣特征提取裝置執(zhí)行如下流程1)構(gòu)建水平方向邊緣提取算子hh、對(duì)角線方向邊緣提取算子hs、反對(duì)角線方向邊緣提取算子has、垂直方向邊緣提取算子hv
6.如權(quán)利要求5所述的一種人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)微波安檢系統(tǒng)，其特征在于，所述檢測(cè)特征融合裝置結(jié)合所得的局部顯著亮度區(qū)域特征矩陣G、局部灰度方差歸一化特征矩陣P、去垂直方向邊緣特征歸一化矩陣云，通過(guò)加權(quán)歸一化融合，獲得二維融合特征矩陣 F(x，y)F(x,y) = cxxG(x,γ) + βχV(χ,y) + /x (χ,α+β + y =1其中，加權(quán)系數(shù)α、β、Y為實(shí)數(shù)。
7.如權(quán)利要求6所述的一種人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)微波安檢系統(tǒng)，其特征在于，所述危險(xiǎn)物體區(qū)域檢測(cè)裝置執(zhí)行如下流程1)結(jié)合二維融合特征矩陣F(X，y)，設(shè)定融合特征分割閾值Tf，Tf為實(shí)數(shù)；2)設(shè)定二維融合特征矩陣F(x，y)中特征值大于融合特征分割閾值Tf的區(qū)域?yàn)榇致晕ｋU(xiǎn)物體檢測(cè)結(jié)果區(qū)域，該區(qū)域的值設(shè)置為255，其余位置處的值設(shè)置為0。
8.如權(quán)利要求7所述的一種人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)微波安檢系統(tǒng)，其特征在于，所述檢測(cè)結(jié)果過(guò)濾裝置執(zhí)行如下流程1)對(duì)獲得的粗略危險(xiǎn)物體檢測(cè)結(jié)果區(qū)域進(jìn)行形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算；2)濾除粗略危險(xiǎn)物體檢測(cè)結(jié)果區(qū)域中面積小于Tarea的子區(qū)域，剩下的子區(qū)域?yàn)槲ｋU(xiǎn)物體檢測(cè)結(jié)果區(qū)域，Tarea為自然數(shù)。
9.如權(quán)利要求8所述的一種人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)微波安檢系統(tǒng)，其特征在于，所述危險(xiǎn)物體區(qū)域標(biāo)識(shí)裝置執(zhí)行如下流程1)結(jié)合所獲得的危險(xiǎn)物體檢測(cè)結(jié)果區(qū)域，提取危險(xiǎn)物體檢測(cè)結(jié)果區(qū)域的邊緣輪廓；2)將所提取獲得的邊緣輪廓在輸入微波灰度圖像I中標(biāo)識(shí)出來(lái)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)微波安檢系統(tǒng)，其包括微波發(fā)射與接收裝置、數(shù)據(jù)采集裝置、成像處理裝置以及人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)裝置，其中，所述微波發(fā)射與接收裝置、數(shù)據(jù)采集裝置、成像處理裝置以及人體隱藏危險(xiǎn)物體自動(dòng)檢測(cè)裝置順次連接；該系統(tǒng)具有很高的檢測(cè)準(zhǔn)確率，滿足使用要求，解決了安檢過(guò)程中對(duì)人體隱藏危險(xiǎn)物體的自動(dòng)檢測(cè)問(wèn)題。
文檔編號(hào)G01S13/89GK102565794SQ20111045689
公開(kāi)日2012年7月11日 申請(qǐng)日期2011年12月30日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月30日
發(fā)明者趙英海, 陳曄 申請(qǐng)人:北京華航無(wú)線電測(cè)量研究所