[发明专利]基于嵌入式GPU的改进LBP红外目标检测方法

权利要求书

1.一种基于嵌入式GPU的改进LBP红外目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)采用加权平均法对输入的红外图像的RGB三个分量进行加权平均，得到灰度图像，并对该灰度图像进行0值延拓，得到大尺寸灰度图像；

(2)根据加权平均得到的灰度图像的灰度值分布特征，按照如下公式计算该灰度图像的梯度阈值t：

其中P_max为图像灰度最大值，P_avg为图像灰度均值；

(3)根据大尺寸灰度图像的尺寸和嵌入式GPU的显存，对嵌入式GPU的线程进行分配，得到多个用于并行运算的线程；

(4)利用多个用于并行运算的线程，以分块的形式将步骤(1)中得到的大尺寸灰度图像从内存复制到嵌入式GPU显存中，得到多个灰度图像块F；

(5)采用基于步骤(2)中梯度阈值t的特征向量提取方法，对LBP算法中的特征向量提取方法进行改进，得到梯度-LBP算法，并根据该算法在各线程中计算灰度图像块F中每个像素点的梯度-LBP值，得到多个梯度-LBP矩阵D，其中，每个像素点梯度-LBP值的计算步骤为：

(5a)提取灰度图像块F中每个像素点O的与其周围八个方向像素点有关的特征向量G_o：G_o＝(S₁,S₂,L,S_x,L S₈)，其中S_x是像素点O在x方向上的梯度下降得分，且P_o为像素点O的灰度值，P_x1为像素点O在x方向上的距离为1的点的灰度值，P_x2为像素点O在x方向上的距离为2的点的灰度值；

(5b)根据每个像素点O的特征向量G_o，计算每个像素点O的梯度-LBP值

(6)确定目标检测算子M，并根据该目标检测算子M对得到的多个梯度-LBP矩阵D中每个元素的值进行灰度还原，得到多个灰度图像块D′，其中该图像块D′中的每个元素表达式为：

其中F_i,j灰度图像块F中第i行第j列点的灰度值，D_i,j为矩阵D中第i行第j列元素的值；

(7)对各个灰度图像块D′中的灰度值最大的点进行检测，得到多个备选目标点；

(8)将多个备选目标点从嵌入式GPU的显存复制到内存中，并选取其中灰度值最大的点作为最终目标点。

2.根据权利要求1所述的基于嵌入式GPU的改进LBP红外目标检测方法，其特征在于：步骤(1)所述的0值延拓，按照如下步骤实现：

(1a)对得到的灰度图像的上下边缘分别增加两行灰度值为0的像素；

(1b)对得到的灰度图像的左右边缘分别增加两列灰度值为0的像素。