一种基于目标大气扰动信号的气动指纹获取方法

技术领域

本发明涉及一种基于目标大气扰动信号的气动指纹获取方法，属于数字图像处理领域，可应用于目标探测识别。

背景技术

目前，目标大气扰动信号识别领域相关研究较少，目标大气扰动信号指纹特性不明，阻碍目标大气扰动识别技术发展；现阶段目标大气扰动相关研究主要集中在对目标大气扰动探测方面，主要围绕目标大气扰动信号检出技术，对相关大气扰动检出算法进行研究，而对于目标大气扰动特性的研究较少，导致基于目标大气扰动特性的目标识别技术推进困难。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于目标大气扰动信号的气动指纹获取方法，解决目标大气扰动信号中指纹特性提取的问题，满足基于目标大气扰动特性的目标识别技术的需求。

本发明的技术解决方案是：

第一方面，本发明提供一种基于目标大气扰动信号的气动指纹获取方法，包括如下步骤：

S1、对大气扰动检出后的目标大气扰动信息图像进行预处理；

S2、利用灰度值梯度算子，获取目标大气扰动信息图像的灰度值及灰度值梯度信息；

S3、根据形态学处理方法，对目标大气扰动信息图像进行形态学腐蚀处理；

S4、采用边缘提取算子，提取形态学腐蚀处理后的目标大气扰动信息图像中的边缘信息；

S5、根据边缘信息，计算大气扰动边缘数量、长度信息；

S6、利用霍夫变换拟合边缘信息中的直线；

S7、利用几何关系计算拟合直线间夹角；

S8、步骤S2获取的图像灰度值梯度信息，步骤S4获取的边缘数量、长度信息，步骤S6获取的拟合直线间夹角信息即为目标大气扰动信号的气动指纹信息。

优选的，所述大气扰动检出后的目标大气扰动信息图像是对包含目标大气扰动信息的图像进行检出后得出的结果图像，主要为目标运动形成的大气扰动信息。

优选的，所述步骤S1中对目标大气扰动信息图像进行预处理是为了消除目标大气扰动信息图像中的非目标扰动信息，处理的途径包括但不限于滤波、形态学处理方式。

优选的，滤波处理包括但不限于中值滤波、高斯滤波、均值滤波，形态学处理以形态学开操作为主，去除目标大气扰动信息图像中离散的非目标扰动信息。

优选的，形态学开操作的实现方式如下：

设F(x,y)是输入图像，B(x,y)是结构元素，则形态学开操作表示如下：

式中，

F(x,y)ΘB(x,y)＝min{(F(x+s,y+t)-B(s,t))|x+s,y+t∈D

优选的，所述步骤S2中，灰度值梯度算子为一阶导数算子，包括但不限于Robert、Sobel、Prewitt。

优选的，所述步骤S4中，边缘提取算子为二阶微分图像边缘检测算子，包括但不限于Laplacian、LOG、Canny、SUSAN等。

优选的，所述步骤S6中，利用霍夫变换拟合边缘信息中的直线，获取直线的斜率以及直线的截距。

优选的，所述步骤S7中，利用几何关系计算拟合直线间夹角θ，方法如下：

式中k

第二方面，本发明提供一种终端设备，包括：

存储器，用于存储至少一个处理器所执行的指令；

处理器，用于执行存储器中存储的指令，实现上述第一方面所述的方法。

本发明提出一种基于目标大气扰动信号的气动指纹获取方法，解决现阶段目标大气扰动信号的气动指纹获取方法不明晰等问题。本发明与现有技术相比的优点在于：

(1)本发明首次利用目标大气扰动场信息图像对目标大气扰动指纹特征进行提取。本发明以大气扰动检出后的目标大气扰动信息图像为基础，利用图像降噪、边缘检测、形态学处理、霍夫变换等图像处理技术提取目标大气扰动场指纹特征，为基于目标大气扰动特征的目标识别技术奠定基础。

(2)本发明首次涉及目标大气扰动指纹特性研究，该特性可用于实现基于目标大气扰动的目标识别，目标形成大气扰动是目标利用空气动力学飞行时的必然现象，与目标本身特性无关，可用于对现有手段识别困难的空中动目标进行识别。

(3)基于本发明，可以推进目标大气扰动特性研究，推动基于目标大气扰动特性的目标识别技术研究，为目标大气扰动探测技术体制的研究推进与工程应用奠定基础。

附图说明

图1是本发明基于目标大气扰动信号的气动指纹获取方法的实现流程图；

图2是本发明目标大气扰动示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明内容进行详细描述。

本发明提出目标大气扰动信号的气动指纹获取方法，对目标大气扰动信号特性进行深入研究与分析，解决现阶段目标大气扰动信号的气动指纹获取方法不明晰的问题。

目标大气扰动信号的气动指纹获取方法可以提供一种有效的目标大气扰动特性研究方法，解决现阶段对目标大气扰动特性研究尚不明晰，尚无目标大气扰动特性提取方法的问题。利用目标大气扰动信号的气动指纹获取方法可以有效提取目标大气扰动指纹特性，为基于目标大气扰动特性的目标识别技术实现奠定基础，推进基于目标大气扰动特性的目标识别技术发展。

基于目标大气扰动信号的气动指纹获取方法是以实现对大气扰动检出后的目标大气扰动信息图像进行目标大气扰动指纹特征提取为目标，构建特征提取方法。利用滤波、形态学处理、边缘检测、霍夫变换等图像处理方法，实现目标大气扰动信号的各项指纹特征提取。

如图1和图2所示，本发明步骤如下：

S1、对大气扰动检出后的目标大气扰动信息图像进行降噪等预处理。

大气扰动检出后的目标大气扰动信息图像是采用相应目标扰动检出算法对目标大气扰动图像进行检出后的图像，主要包含目标运动形成的大气扰动信息。

对目标大气扰动信息图像进行降噪处理是为消除对目标扰动检出算法检出后的目标大气扰动信息图像中的非目标扰动信息，处理的途径包括但不限于滤波、形态学处理等方式。

滤波处理包括但不限于中值滤波、高斯滤波或均值滤波，形态学处理以形态学开操作为主，去除目标大气扰动信息图像中离散的非目标扰动信息。

形态学开操作的实现方式如下：

设F(x,y)是输入图像，B(x,y)是结构元素，则形态学开操作表示如下：

式中，

F(x,y)ΘB(x,y)＝min{(F(x+s,y+t)-B(s,t))|x+s,y+t∈D

S2、利用灰度值梯度算子，获取目标大气扰动信息图像的灰度值及灰度值梯度信息。

灰度值梯度算子包括但不限于Robert、Sobel和Prewitt等一阶导数算子，获取图像灰度值其灰度值梯度信息。

S3、根据形态学处理方法，对目标大气扰动信息图像进行形态学腐蚀处理。

S4、对于步骤S3中获取的图像，采用边缘提取算子，提取目标大气扰动信息图像中的边缘信息。

边缘提取算子包括但不限于Laplacian、LOG、Canny、SUSAN等二阶微分图像边缘检测算子，提取目标大气扰动信息图像中可以被判定为边缘的信息。

S5、对于步骤S4中获取边缘信息，计算提取出的大气扰动边缘数量、长度信息。

S6、对于步骤S4中获取的边缘信息，利用霍夫变换，拟合其中的直线。

霍夫变换拟合边缘检测后的目标大气扰动信息图像中中直线，获取直线的斜率k’以及直线的截距b。

S6、对于步骤S5拟合的直线，利用几何关系计算计算拟合直线间夹角。

利用几何关系计算拟合直线间夹角θ，方法如下：

式中k

S7、步骤S2获取的图像灰度值梯度信息，步骤S4获取边缘数量、长度信息，步骤S6获取的拟合直线间夹角信息即为目标大气扰动信号的气动指纹信息。

本发明同时提供一种终端设备，包括：存储器，用于存储至少一个处理器所执行的指令；处理器，用于执行存储器中存储的指令，实现上述方法。

本发明的基于目标大气扰动信号的气动指纹获取方法，通过对目标大气扰动信号指纹特性的分析，利用图像处理技术实现，具体原理如图1所示，利用滤波、形态学处理等方式消除大气扰动检出后的目标大气扰动信息图像中非目标扰动信号，利用灰度值梯度算子获取图像中灰度梯度信息，对应于目标大气扰动的强度特性；利用边缘检测算子获取目标大气扰动信号的边缘信息，获取目标大气扰动信号边缘的数量及长度，对应于目标大气扰动的范围以及分布细节特性；利用霍夫变换拟合目标大气扰动信号边缘中的直线，并计算直线间夹角，对应于目标大气扰动的形状特性。根据图2的目标大气扰动示意，目标大气扰动场的强度、范围、形状以及分布细节特性即为目标大气扰动信号的指纹特性。图2中，目标大气扰动强度由Dn与k表示，在目标大气扰动信息图像中体现为目标扰动边界的灰度值Dn以及边界宽度k表示，扰动范围表现为扰动边境在目标大气扰动信息图像中的长度信息l，扰动场形状则表现为图中的扰动场角度β，该参数与目标形状有关，在图2中以δ表示，同时，扰动场边界的数量信息同样与目标形状有关，用参数x表示，图2中扰动边界数量为1。参数Dn、k、l、β、x等参数即为目标大气扰动信号的指纹特性。

本发明基于目标大气扰动信号的气动指纹获取方法分析目标大气扰动特性，将有效提取大气扰动检出后的目标大气扰动信息图像中的指纹特性，为实现基于目标大气扰动特性的目标识别技术奠定基础。基于大气扰动特性的目标识别技术利用目标飞行产生的大气扰动的特性信息对空中目标进行识别，属于新型技术体制，具有广泛的应用前景。目前该项技术面临的主要问题在于目标大气扰动特征信息不明，相关研究不足，难以推进基于目标大气扰动特性的目标识别技术的研究。本发明提出目标大气扰动信号的气动指纹获取方法，利用目标大气扰动信号在图像中体现出的特征信息，实现目标大气扰动信号的气动指纹获取，可以明晰目标大气扰动特征信息，推动相关研究的进行，为基于大气扰动特性的目标识别技术的实现解决基础性问题。

本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。