[发明专利]一种基于骨架线关系的飞机目标确认方法

权利要求书

1.一种基于骨架线关系的飞机目标确认方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.获取实时遥感图像，对所述实时遥感图像进行自适应二值化，以二值图表示边缘提取结果，其中白色像素点为边缘点，黑色像素点为非边缘点；

S2.飞机目标骨架线关系提取；具体内容包括：

(1)对图像的像素点进行逐行扫描，并统计每一行的最长连续白色像素点数量，所有行中连续白色像素点数量最多的行为机身中轴线所在行；

(2)所述机身中轴线所在行将图像划分为两个部分，针对每个部分，以机身中轴线上的点为起点，取一条倾斜线，按位置顺序依次扫描，统计倾斜线上的连续白色像素点数量，数量最多的一条倾斜线则作为当前部分机翼的中轴线；对另一个部分进行相同操作获得另一部分机翼的中轴线；

S3.对飞机关键点进行检测；定义关键点为机翼后侧与机身交界处的锐角点，对于机翼中轴线上的每一个像素点，统计每个像素点所在行上的连续白色像素点数量，当相邻两行的白色像素点数量存在突变时，则判断当前行为机翼与机身的交界处，当前行上的连续白色像素点的连线为机翼与机身的交接线；在交接线上，向机尾一侧寻找首次由白点变为黑点的位置作为所寻找的关键点位置；

S4.目标检测结果置信度矫正；利用模板中已知的关键点信息对检测到的关键点进行验证，排除偏差大于阈值的关键点，否则保留；针对关键点保留的每种情况均赋予置信度，将所赋予的置信度与目标检测的置信度进行加权平均，作为最终的矫正置信度。

2.根据权利要求1所述的一种基于骨架线关系的飞机目标确认方法，其特征在于，S1的具体步骤为：将所获取到的所述实时检测图像转化为灰度图，根据所述灰度图转化为二值图，即飞机目标对应的像素点为白色，背景对应的像素点为黑色；其中，将灰度图转化为二值图的步骤包括：自适应Canny边缘提取、自适应膨胀、快速孔洞填充。

3.根据权利要求2所述的一种基于骨架线关系的飞机目标确认方法，其特征在于，自适应Canny边缘提取的具体步骤包括：

(1)对图像进行高斯平滑滤波后，对每个像素点的3*3邻域点乘Sobel算子，获得水平和垂直方向的梯度G_x和G_y；所述Sobel算子包括：

(2)计算梯度幅值G和方向θ：

(3)进行非极大值抑制，将局部最大值之外的所有梯度抑制为0；将当前像素的梯度强度与沿正负梯度方向上的两个像素进行比较，若当前像素的梯度强度与另外两个像素相比最大，则当前像素点保留为边缘点，否则当前像素点将被抑制；

(4)自适应选取高阈值和低阈值；求出梯度幅值的直方图，选取占直方图总数预设百分比的梯度幅值为高阈值，高阈值的一半为低阈值；若边缘像素的梯度值高于高阈值，则标记为强边缘像素；若边缘像素的梯度值小于高阈值并且大于低阈值，则标记为弱边缘像素；若边缘像素的梯度值小于低阈值，则被抑制。

4.根据权利要求2所述的一种基于骨架线关系的飞机目标确认方法，其特征在于，自适应膨胀的具体步骤包括：

遍历边缘提取结果二值图，对每个白色像素点进行膨胀；

检测每个白色像素点上下左右预设像素距离内是否存在其他白色像素点，若存在，则将当前白色像素点与所检测到的白色像素点之间的点均置为白色。