一种基于视觉注意机制的核环境中目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于视觉注意机制的核环境中目标检测方法，包括：对普通相机采集到的图像的亮度、颜色、方向特征进行提取，得到三个特征显著性图；对上述显著性图进行加权融合，得到加权显著图；根据加权显著图获得感兴趣区域并对其进行特征提取；提取γ相机混合图的特征；用SIFT方法将感兴趣性区域与混合图融合，检测目标位置。本发明利用自下而上数据驱动注意模型提取出若干感兴趣区域，大大降低后期匹配过程的计算量；再将其与自上而下任务驱动注意模型相结合建立双向视觉注意模型，能大大提高图像中目标区域检测的精度和处理效率，而且匹配过程消除了场景中不相关区域的干扰，使提取的作业目标具有更好的鲁棒性和准确性。

主权项

一种基于视觉注意机制的核环境中目标检测方法，其特征是，包括如下步骤：S1、获取通过普通相机采集的所述目标的图像，提取所述图像的亮度、颜色和方向特征，分别得到亮度特征图、颜色特征图和方向特征图；S2、通过高斯金字塔和中央周边算子的方法对所述亮度特征图、颜色特征图和方向特征图进行计算，分别得到6幅亮度视差图、12幅颜色视差图和24幅方向视差图；S3、分别对所述6幅亮度视差图、12幅颜色视差图和24幅方向视差图进行归一化处理，得到亮度显著图颜色显著图和方向显著图S4、从所述显著图中选取最显著的点，以所述点为显著点，在对应的特征显著图中采用区域生长的方式进行分割，得到感兴趣区域；S5、获取γ相机采集的含有辐射强度分布信息的图像；S6、分别提取所述混合图像和所述普通相机图像感兴趣区域的关键点；S7、将所述关键点分别生成特征向量；S8、将所述感兴趣区域关键点的特征向量与所述混合图像关键点的特征向量进行匹配，如果符合匹配条件，则所述目标为作业目标。