发明名称 |
一种微波图像中人体隐藏危险物体自动检测方法 |
摘要 |
本发明涉及一种微波图像中人体隐藏危险物体自动检测方法,其包括:对输入微波图像分别进行局部显著亮度区域特征提取、局部灰度方差特征矩阵分析以及去垂直方向边缘特征矩阵提取,然后对三种特征提取结果进行归一化加权融合,在融合结果中完成隐藏危险物体检测,最后对检测结果区域进行标识;该方法能够有效实用于真实的微波安检系统中,具有很高的检测准确率和计算效率,满足使用要求,解决了微波安检系统中对人体隐藏危险物体的自动检测问题。 |
申请公布号 |
CN102542570A |
申请公布日期 |
2012.07.04 |
申请号 |
CN201110458054.9 |
申请日期 |
2011.12.30 |
申请人 |
北京华航无线电测量研究所 |
发明人 |
赵英海;陈晔 |
分类号 |
G06T7/00(2006.01)I;G01S7/02(2006.01)I |
主分类号 |
G06T7/00(2006.01)I |
代理机构 |
北京天达知识产权代理事务所(普通合伙) 11386 |
代理人 |
王宇杨;王庆海 |
主权项 |
一种微波图像中人体隐藏危险物体自动检测方法,其特征在于包括如下步骤:a)输入包含人体微波探测结果的微波灰度图像I;b)对微波灰度图像I提取局部显著亮度区域特征矩阵;c)对微波灰度图像I提取局部灰度方差特征矩阵;d)对微波灰度图像I提取去垂直方向边缘特征矩阵;e)对步骤b)、c)、d)中所提取的特征矩阵进行加权归一化融合,获得二维融合特征矩阵F(x,y);f)对二维融合特征矩阵F(x,y)进行分割,检测危险物体区域;g)对危险物体区域检测结果进行过滤;h)结合过滤后的检测结果,对危险物体区域进行标识。 |
地址 |
100013 北京市东城区和平里南街3号 |