[发明专利]一种网格背景下的高精度靶标识别检测方法

权利要求书

1.一种网格背景下的高精度靶标识别检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，设计靶标；所述靶标为白色的、裁去一角的底板；底板上设有由多个相同图标规则排布形成的图标阵列；

步骤2，飞行器对靶标进行成像识别；具体地，

步骤2.1，对当前帧图像进行低通滤波后进行二值化处理；其中，二值分割阈值在设定的阈值范围内循环梯度变化，每一帧选取一个阈值计算；初始帧的二值分割阈值设定为其阈值范围的最大值或最小值；

步骤2.2，对二值化处理后的图像进行膨胀及腐蚀；

步骤2.3，对步骤2.2处理后的图像进行轮廓提取，并判断提取到的轮廓是否满足要求a)～c)，若满足，则判断识别到靶标，执行步骤3；否则，判断未识别到靶标，提取下一帧图像，执行步骤2.1，并按步骤2.1的梯度变化规律设定下一帧的二值分割阈值；

其中，要求a)～c)为：

a)提取到的外轮廓与设计的靶标底板外轮廓形状一致；

b)提取到的外轮廓的内部具有N个内轮廓，所有内轮廓的面积之和与外轮廓面积的比值为设计靶标中所有图标面积之和与底板面积的比值的0.7～1.3倍；

c)设计靶标上位于同一直线上的图标所对应的内轮廓仍共线；

步骤3，二值分割阈值更新：

将当前帧识别出的靶标区域转成灰度直方图，然后根据下式更新二值化阈值：

其中，threshold为更新后的二值化阈值；i的取值范围为0～255；P(t)为灰度值为t的像素的个数；S_black为N个内轮廓的面积之和；S_all为靶标外轮廓的面积；

步骤4，以上一帧识别到的靶标位置为中心，确定并提取下一帧图像的感兴趣区域，并令下一帧的二值分割阈值为threshold，在感兴趣区域内按照步骤2的方式进行靶标识别；

重复执行步骤3～步骤4，直到飞行器成功撞网。

2.如权利要求1所述的网格背景下的高精度靶标识别检测方法，其特征在于，所述步骤3中，根据上一帧识别到的靶标外轮廓的像素面积，确定目标尺度K的大小，根据K值，确定下一帧图像的感兴趣区域：

若0＜S≤4000，则K＝1，提取下一帧图像的感兴趣区域为：感兴趣区域的中心与上一帧识别出的靶标区域的中心相同，且感兴趣区域的高度为上一帧靶标区域高度的七倍，宽度为上一帧靶标区域宽度的三倍；

若4000＜S≤30000，则K＝2，提取下一帧图像的感兴趣区域为：感兴趣区域的中心与上一帧识别出的靶标区域的中心相同，且感兴趣区域的高度为上一帧靶标区域高度的五倍，宽度为上一帧靶标区域宽度的三倍；

若30000＜S≤80000，则K＝3，提取下一帧图像的感兴趣区域为：感兴趣区域的中心与上一帧识别出的靶标区域的中心相同，且感兴趣区域的高度为上一帧靶标区域高度的三倍，宽度为上一帧靶标区域宽度的三倍；

若S＞80000，则K＝4，对下一帧图像进行降采样，对降采样后的图像进行靶标识别。

3.如权利要求1所述的网格背景下的高精度靶标识别检测方法，其特征在于，利用公式(3)计算获得修正后的二值化阈值后，将修正后的阈值和当前帧的二值化阈值进行平滑滤波，得到最优阈值，利用最优阈值按照步骤2的方式进行靶标识别。

4.如权利要求1所述的网格背景下的高精度靶标识别检测方法，其特征在于，所述步骤1中，底板外围设有黑色边框。

5.如权利要求1所述的网格背景下的高精度靶标识别检测方法，其特征在于，所述步骤2.1中，采用高斯滤波法进行低通滤波。

6.如权利要求2所述的网格背景下的高精度靶标识别检测方法，其特征在于，所述步骤2.1中，采用高斯滤波法进行低通滤波；并且在识别出靶标后，根据目标尺度设定下一帧滤波的高斯核大小；其中，高斯核大小与目标尺度成正相关。

7.如权利要求1所述的网格背景下的高精度靶标识别检测方法，其特征在于，所述步骤2.2中，膨胀的核小于腐蚀的核。