[发明专利]一种双目立体红外显著目标检测方法及系统

摘要

本发明提出一种双目立体红外显著目标检测方法及系统，在现有的基于LARK显著检测的基础上，加入图像的局部特征构建局部区域协方差，同时引入图像区域的亮度信息以及空间信息，将局部显著检测扩充至全局显著检测，最终得到满意的显著图；同时为了实现能够便携式携带，本发明提出一种基于DSP+FPGA的硬件实时性处理系统，该处理系统实现了红外显著目标的提取，显著目标测距以及最终显著目标彩色化输出等功能，同时也能满足最终处理的实时性。

主权项

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，λm是像素点l处的特征协方差矩阵Cl和像素点i处的特征协方差矩阵Ci的广义特征值，其计算方法如式(2)所示，λmClxm‑Clxm＝0,m＝1,2…d   (2)其中，xm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Ci的计算方法如公式(3)所示， 其中，hk表示像素点i处的特征矩阵；ui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hk如公式(4)所示，hk＝[I(x,y),Ive(x,y),Ile(x,y),K(x,y),x,y]   (4)其中,I(x,y)是图像的像素灰度值；Ive(x,y)和Ile(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。