[发明专利]结合图像分割与子空间匹配追踪的目标散射中心提取方法有效
申请号: | 201410399616.0 | 申请日: | 2014-07-31 |
公开(公告)号: | CN104182753B | 公开(公告)日: | 2017-08-25 |
发明(设计)人: | 刘宏伟;王鹏辉;刘俊;杜兰;王英华;纠博 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06K9/34;G01S13/90 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心61205 | 代理人: | 王品华,朱红星 |
地址: | 710071*** | 国省代码: | 陕西;61 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明公开一种结合图像分割与子空间匹配追踪的目标散射中心提取方法,主要解决现有属性散射中心方法散射中心类别判别错误以及散射中心之间耦合度大导致参数估计不准确的问题。其实现过程是1.基于属性散射中心模型,构建属性散射中心的冗余字典;2.基于目标的频域观测数据,结合阈值分割的图像分割方法和子空间匹配追踪法,求解目标在频域观测的稀疏表示;3.根据属性散射中心的冗余字典和目标在频域观测的稀疏表示,提取目标属性散射中心参数。本发明能有效提取目标属性散射中心,精确估计目标及其重要部件几何尺寸,可用于雷达目标分类识别。 | ||
搜索关键词: | 结合 图像 分割 空间 匹配 追踪 目标 散射 中心 提取 方法 | ||
【主权项】:
一种结合图像分割与子空间匹配追踪的目标散射中心提取方法,包括如下步骤:(1)提取原始图像I0中的局部极大值区域,得到目标图像I1;对目标图像I1进行分割,得到目标的轮廓区域R,用轮廓区域R对原始图像I0进行掩膜处理,得到目标连通支撑域图像I2,对连通支撑域图像I2通过二维傅里叶变换得到目标的频域观测信号s;(2)确定散射中心的位置集合Θ1和散射中心的属性集合Θ2;2a)根据轮廓区域R中的非零元素位置得到散射中心距离维坐标参数x的取值范围X和散射中心方位维坐标参数y的取值范围Y,确定散射中心的位置集合:Θ1={(x,y)|x∈X,y∈Y};2b)由散射中心方位维坐标参数y的取值范围确定散射中心长度参数L的取值范围L;由雷达回波数据录取的方位角域确定散射中心方位角取值范围Φ;由雷达回波数据录取的中心频率确定散射中心方位依赖因子γ取值范围Γ;设定散射中心的频率依赖因子α取值范围为Λ={‑1,‑0.5,0,0.5,1};最终确定散射中心的属性集合Θ2:Θ2={(L,φ‾,α,γ)|L∈L,φ‾∈Φ,α∈Λ,γ∈Γ};]]>(3)根据所述的位置集合Θ1和属性集合Θ2,利用属性散射中心模型分别构建位置信息字典D1(x,y|Θ1)和属性信息字典(4)由上述位置集合Θ1、属性集合Θ2、位置信息字典D1(x,y|Θ1)和属性信息字典利用子空间匹配追踪法得到目标属性散射中心参数的初步估计集合Θ0;(5)对初步估计集合Θ0进行优化,得到目标属性散射中心的特征集合Θ':5.1)令迭代集合Θ等于初步估计集合Θ0,记Θ={θ1,...,θi,...,θp},其中θi是Θ中的第i组参数,1≤i≤p,p为迭代集合Θ中参数总组数,令缓存集合Θ3等于初步估计集合Θ0,子迭代次数q=1,令分割因子ξ=0.1;5.2)从迭代集合Θ中去掉第q组参数,得到子迭代集合Θ'q为:Θ'q={θ1,...,θq‑1,θq+1,...,θp};5.3)根据子迭代集合Θ'q,利用属性散射中心模型构建子迭代字典D'q;5.4)由子迭代字典D'q,得到残量频域向量dr为:dr=(I‑((D'q)H·D'q)‑1(D'q)H)s其中(·)‑1表示对矩阵求逆,(·)H表示对矩阵进行共轭转置,I是单位矩阵;5.5)利用以上参数计算余量相关矩阵C':C′=D1(x,y|Θ1)H·diag(dr)·D2(L,φ‾,α,γ|Θ2)]]>其中diag(·)表示对角化操作;5.6)根据余量相关矩阵C'中模值最大元素对应的行数n'和列数m',得到局部字典D0;D0=D1(n′)·*D2(m′),其中,·*是点乘符号,表示矩阵对应位置相乘,D1(n′)表示位置信息字典D1(x,y|Θ1)中的第n'个字典原子,D2(m′)表示属性信息字典中的第m'个字典原子;5.7)由局部字典D0和残量频域向量dr,通过二维逆傅里叶变换分别得到局部成像矩阵ID和残量成像矩阵Ir:ID=ifft2(reshape(D0,fn,φn)),Ir=ifft2(reshape(dr,fn,φn)),其中,ifft2(·)表示二维逆傅里叶变换,reshape(·)是矩阵维度变换算子,fn是雷达图像的距离维采样点数,φn是雷达图像的方位维采样点数;5.8)由局部成像矩阵ID中元素的最大模值和分割因子ξ,确定分割门限Mξ:Mξ=ξ·max(ID),其中max(·)表示取最大模值;5.9)将局部成像矩阵ID中强度大于等于分割门限Mξ的元素置1,小于分割门限Mξ的元素置0,得到门限矩阵IF;5.10)由门限矩阵IF和残量成像矩阵Ir,通过二维傅里叶变换得到分割信号Fs:Fs=vec(fft2(IF·*Ir)),其中fft2表示二维傅里叶变换,vec表示列向量化操作;5.11)由以上参数计算分割相关矩阵C″:C′′=D1(x,y|Θ1)H·diag(Fs)·D2(L,φ‾,α,γ|Θ2)]]>5.12)找出分割相关矩阵C″模值最大元素对应的行数n″和列数m″,得到一组分割参数其中Θ1(n″)表示位置集合Θ1中第n″组参数,Θ2(m″)表示属性集合Θ2中第m″组参数;5.13)用分割参数更新迭代集合Θ中第q组参数,即5.14)判断q<p是否成立,若成立,则令q=q+1,返回步骤5.2);若不成立,则设q=1,执行步骤5.15);5.15)判断Θ3=Θ是否成立,若不成立,则令Θ3=Θ,返回步骤5.2);若成立,则此时的迭代集合Θ就是目标属性散射中心的特征集合Θ',即Θ'=Θ。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安电子科技大学,未经西安电子科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201410399616.0/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 彩色图像和单色图像的图像处理
- 图像编码/图像解码方法以及图像编码/图像解码装置
- 图像处理装置、图像形成装置、图像读取装置、图像处理方法
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序以及图像解码程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序、以及图像解码程序
- 图像形成设备、图像形成系统和图像形成方法
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序