基于分形特征的人造目标检测方法研究

人造目标检测是图像处理和计算机视觉中一项重要的研究课题,是目标跟踪与识别的基础,在智能交通、城市道路检测、和军事目标探测等方面有着广泛的应用。研究人造目标检测具有十分重要的意义,而分形对于人造目标和自然背景具有较好的区分性。所以针对高分辨率可见光图像的本文主要开展了基于分形特征的人造目标检测方法研究。本文系统地总结了分形的基本理论,实现了六种典型的分维提取算法,通过实验予以了验证、分析和比较,选择其中效果较好的差分计盒法和地毯分析法用于后续的实验。基于上面的两种方法分别提取了四种不同的分形特征,并比较了这四种不同的分形特征在人造目标检测中的效果。在总结与分析这四种不同的特征的基础上提出了一种新的分形组合特征,该特征在不提高计算复杂度的基础上显著地增强了自然背景与人造目标在该特征上的差异。介绍了经典的双参数恒虚警检测算法,并在此基础上提出了一种快速恒虚警检测算法,相比于原算法该算法能显著地提高检测速度。提出了一种基于分形组合特征人造目标快速检测算法。该算法首先对图像进行SUSAN检测,然后提取检测结果区域及周边的分形组合特征,最后对提取的特征进行快速恒虚警检测,即得到检测结果。实验证明该算法能有效地检测出目标,具有较高的检测率、较低的虚警率和较快的检测速度。