[发明专利]一种基于局部纹理密度与散度的在轨飞机候选区筛选方法

摘要

本发明提供一种基于局部纹理密度与散度的在轨飞机候选区筛选方法，采用固定大小的滑动窗口在机场目标候选区SalMap上滑动，根据人工地物与飞机目标纹理差异，首先采用局部纹理密度去除纹理分布密集的地物，如大面积密集植被与建筑区域；考虑到飞机停靠在纹理平滑的停机坪与跑道上，滑动框内飞机区域纹理较为集中，散度较小，可利用散度去除纹理密度相近，纹理分布分散的人工地物。通过纹理密度与散度构建双阈值逻辑判决条件，降低目标候选区数目，提高虚警剔除性能，能够解决现有技术候选区筛选效果不佳，过多的人工地物被划分为飞机候选区，从而加大后续处理数据量的问题。

主权项

一种在轨飞机候选区筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对机场场景的可见光图像进行圆周频域滤波，然后采用阈值T对圆周频域滤波结果进行0/1二值化，得到目标候选区域图SalMap，其中1表示此像素点属于飞机候选区，0表示此像素点不属于飞机候选区；对目标候选区域图SalMap进行备份，分别得到四个候选区备份图像Result1、Result2、Result3以及Result4；步骤2：从目标候选区域图SalMap左上角开始，采用设定尺寸的窗口，按照从上到下、从左至右的方式以设定的步长在目标候选区域图SalMap上进行滑动，直至遍历整幅目标候选区域图SalMap；其中每次滑动得到的区域为Block；步骤3：分别统计各个Block中的纹理密度Num1和散度Num2，具体步骤如下:步骤31：分别统计各个Block内像素值为1的像素点总数，并将其记为各个纹理密度Num1；步骤32：设散度Num2的初始值为0，将各个Block均匀划分各个小块；步骤33：分别统计各个Block中的小块像素值为1的像素点个数；其中：如果像素值为1的个数不小于像素值为0的个数，则称该小块被点亮；否则小块不被点亮；步骤34：分别统计各个Block中小块被点亮的个数，并将其计为各个Block的散度Num2；步骤4：如果各个Block的纹理密度Num1和散度Num2同时满足Num1>NumSet1且Num2>NumSet2，则将候选区备份图像Result1上与该Block相同位置区域内的像素值全部置零，否则保持不变，直至遍历整个目标候选区域图SalMap的所有Block，并获得更新完成的候选区备份图像ResultNew1；步骤5：更换步骤2中的起始位置，并重复步骤2～步骤4，依次获得更新完成的候选区备份图像ResultNew2、ResultNew3以及ResultNew4；步骤6：融合更新完成的候选区备份图像，得到最终的候选区筛选结果图ResultAll，具体步骤为：步骤61：依次对比各个候选区备份图像每个像素点的像素值，如果更新完成的候选区备份图像ResultNew1、ResultNew2、ResultNew3以及ResultNew4在相同像素点位置的像素值均为1，则候选区筛选结果图ResultAll对应像素点位置的像素值更新为1，否则置为0；步骤62：遍历各个更新完成的候选区备份图像所有的像素点，得到最终的候选区筛选结果图ResultAll。