[发明专利]四维可计算激光成像目标探测、识别及辨识性能预测方法

说明书

技术领域

本发明属于目标识别领域，具体涉及一种四维可计算的激光成像目标探测、识别及辨识性能预测方法，用于激光自动目标识别性能预测。

背景技术

成像器对目标图像(序列)的分辨能力分为三个等级，即检测(detection)、识别(recognition)与辨识(identification)，此三级分辨各类目标的能力是生物，特别是人类所独具的，约束识别能力的主要因素与基本规律一直是人类想破解的，因为人类希望计算机来实现这一功能。在此，目标四维图像指的是激光三维距离图像和强度图像的融合结果图。

在国内外，目前公开文献中还未有四维激光成像目标探测、识别、辨识的可计算准则与性能预测方法。更重要的是，Johnson准则仅适用于二维图像，且Johnson准则仅以空间分辨率(线对数)为可变参数来界定50％的探测概率、识别概率和辨识概率，参数单一，不适应多参数可变的复杂条件。

发明内容

为了克服现有Johnson准则仅适用于二维图像的局限性、以及其主观性、随机性和不可重复性，本发明提供了一种四维可计算的激光成像目标探测、识别及辨识性能预测方法。

四维可计算的激光成像目标探测性能预测方法，具体为：获取目标激光三维距离图像和强度图像，将激光三维距离图像和强度图像融合为目标激光四维图像，计算目标激光四维图像的目标探测概率P＝f(X)，X为信噪比或线对数或成像距离，目标探测概率P＝f(X)越大则表明目标被探测成功的可能性越大；

其中，f(X)＝b₃×exp(b₂×X)+b₁×exp(b₀×X)

或f(X)＝a_nXⁿ+a_n-1X^n-1+a_n-2X^n-2+…+a₁X+a₀，n≥4系数b₀、b₁、b₂、b₂或a_n，a_n-1，…，a₀通过使用样本激光四维图像序列(x_i，y_i)作二维曲线拟合确定，x_i表示第i个样本激光四维图像的信噪比或线对数或成像距离，y_i表示第i个样本激光四维图像的目标探测概率；

所述线对数

LP=LPx×LPy×LPz×LPI1/4]]>或(LP+LP_y+LP_z+LP_I)/4，X方向的线对数LP_x＝目标成像宽度/像元空间分辨率，Y方向的线对数LP_y＝目标成像长度/像元空间分辨率，距离维的线对数LP_z＝目标成像高度/像元空间分辨率，强度维I上的线对数LP_I＝目标成像强度/像元空间分辨率。

所述样本激光四维图像的目标探测概率采用多级滤波方法确定。

四维可计算的激光成像目标识别性能预测方法，具体为：获取目标激光四维距离图像，计算目标激光四维距离图像的目标识别概率P′＝f′(Y)，Y为信噪比或线对数或距离分辨率或(信噪比，线对数)或(信噪比，距离分辨率)或(线对数，距离分辨率)，目标识别概率P′＝f′(Y)越大则表明目标被识别成功的可能性越大；