一種可見光目標輪廓模型指導的飛機感興趣區(qū)測譜方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像檢測識別技術領域，更具體地，涉及一種可見光目標輪廓模型指導的飛機感興趣區(qū)測譜方法，可應用于飛機目標感興趣區(qū)的檢測與其光譜測量。
【背景技術】
[0002]飛機目標的各個部位的輻射和反射光譜不同，為了在外場實測各個部位的輻射和反射光譜，必須自動檢測識別定位各個感興趣部件，并持續(xù)跟蹤測其光譜。而現(xiàn)有的測試方法都需要人工識別、檢測定位感興趣部件，非常耗時耗力。因此，必須發(fā)展自動快速識別定位的測譜方法。
[0003]—般的飛機目標檢測方法都是根據(jù)飛機的全局特征來進行檢測。在給定的圖像中檢測感興趣目標可以歸結(jié)為在尺度和圖像空間中計算檢測窗口出現(xiàn)感興趣目標的概率。根據(jù)飛機目標表示方法的不同，現(xiàn)有的感興趣目標檢測方法大致可以分為兩類:(I)不使用模型，僅用一些底層的特征來表示感興趣目標，稱為無模型方法；(2)用事先設計好的模型表示飛機目標，稱為有模型方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]—般基于全局的目標檢測算法只能根據(jù)目標大致輪廓特征，并不能學習到更為精細的感興趣目標區(qū)域特征。同時傳統(tǒng)模型只是單一的目標模型，并不能很好地表示目標感興趣部件的溫度及位置特征，對姿態(tài)變化很大的目標檢測存在一定的困難。為此本方法對傳統(tǒng)模型進行擴展，學習感興趣目標的投影全局模型以及更為精細的投影感興趣部件模型來提高檢測精度。
[0005]為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明提供了一種可見光目標輪廓模型指導的飛機感興趣區(qū)測譜方法，包括:
[0006](I)建立典型飛機目標輪廓姿態(tài)數(shù)據(jù)庫；
[0007](2)對實測飛機目標可見光圖像進行測譜，包括如下子步驟:
[0008](2.1)獲取飛機目標的可見光圖像；
[0009](2.2)對可見光圖像進行圖像分割、去噪和提取邊緣，獲得目標輪廓特征；
[0010](2.3)用目標輪廓匹配步驟(I)中建立的輪廓姿態(tài)數(shù)據(jù)庫，得到飛機的對應姿態(tài)，以及在此種姿態(tài)下的部件對應幾何關系；
[0011](2.4)根據(jù)輪廓與各個部件之間的相互關系，尋找目標各部件測譜的中心位置坐標。
[0012](2.5)把測譜中心點移到感興趣部件;控制測譜設備對相關部件區(qū)域作掃描，測量相關部件光譜。
[0013]本發(fā)明的一個實施例中，所述步驟(I)具體包括如下子步驟:
[0014](1.1)由收集的飛機圖像，建立飛機的三維模型；
[0015](1.2)建立飛機的感興趣部件之間的相互幾何關系，所述感興趣部件包括機頭、機尾、機翼、發(fā)動機和起落架；
[0016](1.3)根據(jù)飛機在空中可能出現(xiàn)的姿態(tài)對飛機劃分為m*n個全局姿態(tài)模型，即針對飛機的m個觀察方向，每個觀察方向又劃分為η個觀察角度，根據(jù)飛機的三維視角劃分為m*n個全局模型；
[0017](1.4)建立各姿態(tài)的輪廓模型；
[0018](1.5)建立飛機感興趣部件在飛機各典型姿態(tài)中的幾何關系；
[0019](1.6)建立不同觀測角度下飛機的各感興趣部件在飛機各典型姿態(tài)中的幾何關系;
[0020](1.7)建立不同觀測角度下飛機各感興趣部件在飛機各典型姿態(tài)中的幾何關系的典型飛機目標輪廓姿態(tài)數(shù)據(jù)庫。
[0021]本發(fā)明的一個實施例中，所述m個觀察方向具體為6個觀察方向，分別為俯視、仰視、前視、后視、左視、右視。
[0022]本發(fā)明的一個實施例中，所述η個觀察角度為7個觀察角度，分別為左機翼部分、左發(fā)動機部分、機頭部分、機身部分、機尾部分、右發(fā)動機部分和右機翼部分。
[0023]與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明方法具有如下有益效果:
[0024]本方法提出通過將目標全局信息與局部信息融合的思路來提高目標檢測性能，提出首先檢測全局目標然后在全局模型中檢測局部感興趣部件的檢測思路。在檢測局部感興趣部件的過程中，采用基于特征塊的目標表示，此種模型不把目標看做一個整體，而是把目標表示為一些特征塊的集合。同時，本方法檢測模型的特征塊之間沒有固定的相對位置關系，更具有靈活性。此外，本方法檢測模型能方便的使用部分匹配技術，即使在目標被部分遮擋的情況下仍能找到未被遮擋的特征塊，可以提高檢測魯棒性。
【附圖說明】
[0025]圖1為本發(fā)明可見光目標輪廓模型指導的飛機感興趣區(qū)測譜方法總體流程示意圖；
[0026]圖2為本發(fā)明由可見光目標輪廓定位飛機感興趣區(qū)的圖譜一體化設備結(jié)構框圖；
[0027]圖3為本發(fā)明實施例下對飛機不同姿態(tài)下的不同部分模型劃分進行對應部分建模;其中左圖為投影模型數(shù)據(jù)庫，右邊示圖為匹配結(jié)果。
【具體實施方式】
[0028]為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。此外，下面所描述的本發(fā)明各個實施方式中所涉及到的技術特征只要彼此之間未構成沖突就可以相互組合。
[0029]如附圖1所示，本發(fā)明提供了一種可見光目標輪廓模型指導的飛機感興趣區(qū)測譜方法，本發(fā)明方法是利用圖譜一體化設備進行快速準確測量的新方法，該設備結(jié)構框圖如圖2所示，主要包括伺服系統(tǒng)、鏡頭、可見光成像模塊、測譜模塊。
[0030]本發(fā)明主要分為兩個步驟，首先收集飛機目標圖像，建立目標各姿態(tài)的輪廓模型數(shù)據(jù)庫以及全局輪廓投影模型模型與感興趣區(qū)的幾何關系;其次由實測的目標圖像對目標姿態(tài)數(shù)據(jù)庫匹配，獲得目標各個感興趣部件位置。
[0031]具體地，本發(fā)明方法包括建立投影姿態(tài)數(shù)據(jù)庫的步驟和對實測飛機目標可見光圖像進行測譜的步驟，其中:
[0032](I)建立典型飛機目標輪廓姿態(tài)數(shù)據(jù)庫，具體包括如下子步驟:
[0033](1.1)由收集的飛機圖像，建立飛機的三維模型；
[0034](1.2)建立飛機的感興趣部件之間的相互幾何關系，所述感興趣部件包括機頭、機尾、機翼、發(fā)動機和起落架；
[0035](1.3)根據(jù)飛機在空中可能出現(xiàn)的姿態(tài)對飛機劃分為m*n個全局姿態(tài)模型，即針對飛機的m個觀察方向，每個觀察方向又劃分為η個觀察角度，根據(jù)飛機的三維視角劃分為m*n個全局模型；
[0036](1.4)建立各姿態(tài)的輪廓模型；
[0037](1.5)建立飛機感興趣部件在飛機各典型姿態(tài)中的幾何關系；
[0038](1.6)建立不同觀測角度下飛機的各感興趣部件在飛機各典型姿態(tài)中的幾何關系;
[0039](1.7)建立不同觀測角度下飛機各感興趣部件在飛機各典型姿態(tài)中的幾何關系的典型飛機目標輪廓姿態(tài)數(shù)據(jù)庫。
[0040](2)對實測飛機目標可見光圖像進行測譜，測量感興趣部件目標光譜。
[0041](2.1)獲取飛機目標的可見光圖像；
[0042](2.2)對可見光圖像進行圖像分割、去噪和提取邊緣，獲得目標輪廓特征；<