[发明专利]基于可见光卫星图片的红外目标识别系统阈值优化方法

摘要

本发明涉及一种识别系统的识别评判阈值优化方法，针对异源图像的相似性分析，建立异源图像的特征指标集合，分析与筛选异源图像的最相似特征；建立表征异源图像一致性信息的信杂比模型，计算图像的信杂比度量值，并根据信杂比度量值获取异源图像的一致性Canny阈值区间；建立可见光和红外图像之间的识别阈值映射；建立观测几何下的空变模型，生成模拟图像序列；选取不同的Canny算子边缘提取算法的阈值，绘制图像识别系统的ROC性能曲线，计算ROC性能曲线的约登指数，确定最优Canny阈值。本发明保证识别系统面对未知工作环境时，可以预先使用较易获取的下视可见光卫星图像，测试与优化识别系统的识别评判阈值，提高识别系统在实际工作环境中的适应能力。

主权项

1.一种基于可见光卫星图片的红外目标识别系统阈值优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：针对异源图像的相似性分析，建立异源图像的特征指标集合，分析与筛选异源图像的最相似特征；步骤2：建立表征异源图像一致性信息的信杂比模型，针对同一场景的可见光和红外图像，使用不同阈值的Canny算子提取边缘，计算图像的信杂比度量值，并根据信杂比度量值获取异源图像的一致性Canny阈值区间；步骤3：在阈值搜索空间中，使用异源图像集合，测试图像识别系统，通过统计可见光和红外图像的识别概率，建立可见光和红外图像之间的识别阈值映射；步骤4：根据相机成像与观测几何参数，在可见光卫星图像上选择目标区域，建立观测几何下的空变模型，完成识别过程的模拟图像序列生成；步骤5：使用前视模拟图像序列，选取不同的Canny算子边缘提取算法的阈值，绘制图像识别系统的ROC性能曲线，计算ROC性能曲线的约登指数，确定最优Canny阈值，根据可见光和红外图像之间的识别阈值映射关系，获取优化的识别阈值。