中的目标进行精确检测。第一，计算出 包含三维轮廓的最小区域。第二，采用高斯导数函数近似法求解图像第i尺度上的纹理梯 度，不同尺度及方向的梯度幅值为：
[0081] 式中G' x，G' ￥分别是高斯函数在X和y方向的偏导数，Μ ^ e (X，y)可由双树复数小 波变换求出。第三，在第一步中确定的最小区域内设置初始围道，设置迭代的条件，围道进 行逐步缩减最终检测出运动目标。围道的初始值设置如下所示：
[0083] E表示最小化一个封闭曲线C(p)的能量泛函，当能量泛函达到最小时，对应的曲 线就是分割的边界。GAC模型主要利用边界停止函数g对影像进行分割，g的构造直接影响 着分割的结果，基于此，本文提出基于纹理梯度的GAC模型梯度流方程，如下所示：
[0085] 式中，g是任意单调递减的非负函数，δ (X)函数可以表示为H(x)的导数，y、c为 为常数，div为散度算子。
[0086] 上述各实施例仅用于说明本发明，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变 换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。
【主权项】
1. 基于仿生复眼微透镜技术的3-3-2维目标检测方法，包括以下步骤： 1) 以基于仿生复眼结构的微透镜系统作为成像系统对目标区域进行捕捉成像，将拍摄 得到的微透镜阵列影像采用线性加权平均法重构低分辨率影像； 2) 以步骤1)中重构的低分辨率影像为基础，采用前方交会测量方法计算目标点的三 维坐标，对目标进行低分辨率三维轮廓捕获； 3) 若有效捕获目标后，则以步骤1)拍摄得到的微透镜阵列影像为基础数据，采用正则 化方法重构高分辨率影像，对目标区域进行高分辨率二维凝视成像；否则，移动微透镜系统 并回到步骤1); 4) 获取目标区域的高分辨率二维影像后，采用基于纹理梯度的GAC模型对目标进行精 确识别，完成目标检测。2. 如权利要求1所述的基于仿生复眼微透镜技术的3-3-2维目标检测方法，其特征在 于，步骤1)中，所述的线性加权平均法如下所示：式中，将单元影像中的像素按照灰度值从小到大进行排序，并将其编号为1至m，gni表 示单元影像中编号为m的像素的灰度值，P1为该灰度值g i相对应的权重，n i表示灰度值为 gi的像素个数。3. 如权利要求1所述的基于仿生复眼微透镜技术的3-3-2维目标检测方法，其特征在 于，步骤2)具体包括以下内容：①对图像进行特征点提取与匹配；②在匹配点中筛选部分 同名点进行相对定向，确定微透镜器件之间的相对姿态信息；③根据微透镜器件间的相对 姿态信息，采用前方交会测量方法获取匹配点的相对三维坐标，获取目标的三维轮廓。4. 如权利要求3述的基于仿生复眼微透镜技术的3-3-2维目标检测方法，其特征在于， 利用特征点的局部图像梯度特征来确定每一个特征点的主方向，其公式如下：式中（x，y)为特征点的坐标，m(x，y)和Θ (x，y)分别为当前尺度的高斯金字塔图像在 (X，y)处的梯度和方向，L(x，y)为当前尺度的高斯金字塔图像在（x，y)处的灰度。5. 如权利要求3述的基于仿生复眼微透镜技术的3-3-2维目标检测方法，其特征在于， 确定两个微透镜器件之间的相对姿态信息的方程为：其中：其中Q为上下视差，N1,N2 为投影系数，（XdYuZ1), (X2, Y2, Z2)为像点在像空间辅助坐标系中的坐标，BX，BY，Bz是摄影 基线在XYZ方向上的投影，d是微分符号，利用最小二乘原理，可列方程式中，1为间接平差的自由项，an，bn，cn，dn，e n为误差方程的系数，v n为间接平差的误差 项，通过间接平差可求得相对定向元素为第二张像片相对第一 张像片的内方位元素，（μ，V)为基线的偏角和倾角。6. 如权利要求3述的基于仿生复眼微透镜技术的3-3-2维目标检测方法，其特征在于， 采用前方交会测量方法获取匹配点的相对三维坐标的具体步骤如下：首先计算出角方位元 素和基线分量（B x、BY、Bz);计算左右像片在摄影测量坐标系中的正交矩阵；计算像点在像 空间辅助坐标系中的坐标（XpY^Z 1)和（X2、Y2、Z2);计算投影系数Np N2;计算模型点的三 维坐标（X、Y、Z)，模型点在像空间辅助坐标系中的三维坐标计算公式如下：通过上述方法获取大量的模型点的三维坐标即获取了目标的三维轮廓。7. 如权利要求1所述的基于仿生复眼微透镜技术的3-3-2维目标检测方法，其特征在 于，步骤3)中，使用正则化方法重构出高分辨率影像的方法如下：其中Ω (f)为正则化项，Ω称为正则化算子，f为重构出的高分辨率影像，A为降质算 子，g为微透镜阵列观测到的影像，λ称为正则参数。8. 如权利要求1所述的基于仿生复眼微透镜技术的3-3-2维目标检测方法，其特征在 于，步骤4)中，采用基于纹理梯度的GAC模型对目标进行精确识别，基于纹理梯度的GAC模 型梯度流方程，如下所示：式中，g是任意单调递减的非负函数，S (X)函数可以表示为H(X)的导数，μ、c为常 数，div为散度算子。9. 基于仿生复眼微透镜技术的3-3-2维目标检测系统，包括：微透镜系统，控制系统及 目标检测输出系统； 所述的微透镜系统包括2个左右对称微透镜器件，该微透镜器件能够通过微透镜阵列 获取微透镜阵列影像，然后重构低分辨率和高分辨率的影像； 所述的控制系统包括DSP主控制核心单元、FPGA逻辑控制单元和图像处理单元； 所述的DSP主控制核心单元用于进行图像信息处理以及存储； 所述的FPGA逻辑控制单元用于控制微透镜系统的信号获取，并为DSP主控制核心单元 提供处理数据； 所述的图像处理单元用于对上述微透镜阵列影像进行目标的低分辨率三维轮廓捕获 和高分辨率二维凝视成像，并对高分辨率影像中的目标进行精确检测； 所述目标检测输出系统用于输出目标检测结果。10.如权利要求9所述的基于仿生复眼微透镜技术的3-3-2维目标检测系统，其特征在 于，包括特征点提取和匹配模块、相对定向模块、前方交会模块和GAC模型分割模块， 所述特征点提取和匹配模块用于对获取的低分辨率影像进行特征点提取与匹配； 所述相对定向模块用于在匹配点中筛选部分同名点进行相对定向； 所述前方交会模块用于采用前方交会测量方法获取匹配点的相对三维坐标； 所述GAC模型分割模块用于采用基于纹理梯度的GAC模型进行目标的分割识别。
【专利摘要】本发明涉及一种基于仿生复眼微透镜技术的3-3-2维目标检测方法及系统，采用基于仿生复眼结构微透镜系统的低分辨率数据获取模式对目标区域进行捕捉成像，根据两个微透镜器件拍摄的微透镜阵列影像采用线性加权平均法构建低分辨率影像；采用前方交会测量方法重构目标的三维轮廓；若低分辨率影像中有效捕获目标后，则以微透镜阵列影像为基础数据，采用正则化的方法重构目标区域的高分辨率影像；获取目标区域的高分辨率二维影像后，采用基于纹理梯度的GAC模型对目标进行精确识别。本发明通过增加一个使用低分辨率影像捕获目标三维轮廓的步骤，有效的避免了对冗余影像无意义的处理，提高了系统的实时处理效率和准确性。
【IPC分类】G01B11/24, G01C11/00
【公开号】CN105352482
【申请号】CN201510732346
【发明人】晏磊, 景欣, 赵红颖, 杨鹏, 万杰, 孙华波, 高鹏骐, 罗博仁, 刘飒
【申请人】北京大学
【公开日】2016年2月24日
【申请日】2015年11月2日