[发明专利]一种双目立体红外显著目标检测方法及系统

权利要求书

1.一种双目立体红外显著目标检测方法，其特征在于，步骤如下：

步骤1，用同一组变换矩阵对双目摄像机采集的红外图像序列进行极线校正；

步骤2，使用局部特征协方差矩阵作为特征值进行显著性检测，计算方法如公式(1)如式，

其中，S(r_k)为像素点k的显著值，D_S(r_k，r_i)是红外图像中不同的区域r_k与区域r_i之间的空间距离权值，σ_s为空间权值调节系数；b(r_k，r_i)为区域r_k和区域r_i的亮度关系，且Sum(r_k)为区域r_k像素亮度值总和，Sum(r_i)为区域r_i像素亮度值总和；为特征协方差矩阵与之间的相似度，且有，

其中，λ_m是像素点l处的特征协方差矩阵C_l和像素点i处的特征协方差矩阵C_i的广义特征值，其计算方法如式(2)所示，

λ_mC_lx_m-C_ix_m＝0，m＝1，2…d (2)

其中，x_m为广义的特征向量，d表示特征向量的特征数，像素点i处的特征协方差矩阵C_i的计算方法如公式(3)所示，

其中，h_k表示像素点i处的特征矩阵；u_i表示特征向量的均值；n表示选取窗口内像素的总个数；像素点i处的特征矩阵h_k如公式(4)所示，

h_k＝[I(x，y)，I_ve(x，y)，I_le(x，y)，K(x，y)，x，y] (4)

其中，I(x，y)是图像的像素灰度值；I_ve(x，y)和I_le(x，y)是图像的竖直梯度和水平梯度值；K(x，y)是红外图像的LARK核值；x和y表示红外图像中像素点的横坐标和纵坐标；

步骤3，提取红外图像的显著目标之后，用连通域标定出显著目标的边界，并二值化；选取显著目标的中心点位置，利用左右两路图像显著目标中心点像素的视差，根据三角测距法，测得最终距离。

2.一种双目立体红外显著目标检测系统，其特征在于，包括两个红外相机、变压电源、DSP处理器、FPGA、VGA显示器；

红外相机作为双目相机用于采集两幅红外图像，将红外图像输出到FPGA中；

FPGA接收红外相机采集到的红外图像，并将红外图像发送给DSP；同时接收DSP处理后的图像结果，并送VGA显示器显示；

DSP对双目红外图像进行处理获取红外图像中显著目标的位置信息和距离信息，并将图像传送给FPGA；

DSP对双目红外图像进行处理的方法为：

步骤1，用同一组变换矩阵对双目摄像机采集的红外图像序列进行极线校正；

步骤2，使用局部特征协方差矩阵作为特征值进行显著性检测，计算方法如公式(1)如式，

其中，S(r_k)为像素点k的显著值，D_S(r_k，r_i)是红外图像中不同的区域r_k与区域r_i之间的空间距离权值，σ_s为空间权值调节系数；b(r_k，r_i)为区域r_k和区域r_i的亮度关系，且Sum(r_k)为区域r_k像素亮度值总和，Sum(r_i)为区域r_i像素亮度值总和；为特征协方差矩阵与之间的相似度，且有，

其中，λ_m是像素点l处的特征协方差矩阵C_l和像素点i处的特征协方差矩阵C_i的广义特征值，其计算方法如式(2)所示，

λ_mC_lx_m-C_ix_m＝0，m＝1，2…d (2)

其中，x_m为广义的特征向量，d表示特征向量的特征数，像素点i处的特征协方差矩阵C_i的计算方法如公式(3)所示，

其中，h_k表示像素点i处的特征矩阵；u_i表示特征向量的均值；n表示选取窗口内像素的总个数；像素点i处的特征矩阵h_k如公式(4)所示，

h_k＝[I(x，y)，I_ve(x，y)，I_le(x，y)，K(x，y)，x，y] (4)

其中，I(x，y)是图像的像素灰度值；I_ve(x，y)和I_le(x，y)是图像的竖直梯度和水平梯度值；K(x，y)是红外图像的LARK核值；x和y表示红外图像中像素点的横坐标和纵坐标；

步骤3，提取红外图像的显著目标之后，用连通域标定出显著目标的边界，并二值化；选取显著目标的中心点位置，利用左右两路图像显著目标中心点像素的视差，根据三角测距法，测得最终距离。