一种基于检测的栅格状雷达检测方法

摘要

本发明涉及一种基于检测的栅格状雷达检测方法，分为五个阶段，第一阶段将输入图像转换为灰度图像，并在灰度图像上使用较大步长的滑动窗口法做检测，第二阶段利用检测的结果，定位出密度最大的目标疑似区域，第三阶段在疑似区域使用较小步长做检测，第四阶段对疑似区域内检测到的分布点做平行直线检测，第五阶段根据是否能检测出平行直线做出图像中是否含有栅格状雷达的判决。本发明能够对图像做出有无栅格状雷达的判决；在栅格状雷达图像和非栅格状雷达图像的判决中同时获得较高的准确率；能够处理多种不同形状的栅格状雷达图像；且检测过程全部自动，不需要人为干预。

主权项

一种基于十字检测的栅格状雷达检测方法，其特征在于实现步骤如下：(1)读取待检测图像；(2)输入图像若为彩色图像则转为灰度图像，若为灰度图像则不变；(3)在上一步的输出图像上使用滑动窗口法以较大步长s1做十字检测，图像的特征提取使用HOG特征，具体是使用一个滑动窗口在整幅图像上从左到右、从上到下进行搜索，对每个滑动窗口所包含的局部图像提取HOG特征，然后使用基于线性SVM训练好的分类器对每个滑动窗口进行分类判决，如果判决是十字，则记录下该窗口的位置；(4)计算以每个十字为中心的一个正方形区域内含有十字的数量作为十字分布密度；(5)找出最大十字分布密度对应的区域，若同时有几个最大的区域，则需合并，若最大密度大于设定的阈值threshold，则跳到步骤(6)；若最大密度小于或等于设定的阈值threshold，则结束，认为图像中无栅格状雷达；(6)目标疑似区域是一个矩形区域，将该区域内包含的灰度图像提取出来，存为localimage，即疑似区域图像；(7)在localimage上用比s1小一些的步长s2再做一遍十字检测，图像的特征提取使用HOG特征，具体是使用一个滑动窗口在整幅图像上从左到右、从上到下进行搜索，对每个滑动窗口所包含的局部图像提取HOG特征，然后使用基于线性SVM训练好的分类器对每个滑动窗口进行分类判决，如果判决是十字，则记录下该窗口的位置；记录十字检测结果；(8)将上一步得到的localimage上十字分布位置转换为二值图像表示，即十字分布点处为1，其他位置为0，二值图像与localimage大小相同，称为axisimage，即十字坐标二值图像；(9)在axisimage中使用Hough变换检测直线；(10)在上一步得到的直线中寻找平行直线组，即同一角度数量大于1的直线集合，如果能得到平行直线组，则跳到下一步；如果检测不到平行直线组，则结束，判决该图像中不含有栅格状雷达；(11)判决该图像中含有栅格状雷达，并标注出疑似区域。