专利名称：四维可计算激光成像目标探测、识别及辨识性能预测方法
技术领域：
本发明属于目标识别领域，具体涉及ー种四维可计算的激光成像目标探测、识别及辨识性能预测方法，用于激光自动目标识别性能预测。
背景技术：
成像器对目标图像(序列)的分辨能力分为三个等级，即检测(detection)、识别 (recognition)与辨识(identification)，此三级分辨各类目标的能力是生物，特别是人类所独具的，约束识别能力的主要因素与基本规律一直是人类想破解的，因为人类希望计算机来实现这一功能。在此，目标四维图像指的是激光三维距离图像和强度图像的融合结果图。在国内外，目前公开文献中还未有四维激光成像目标探测、识别、辨识的可计算准则与性能预测方法。更重要的是，Johnson准则仅适用于ニ维图像，且Johnson准则仅以空间分辨率(线对数)为可变參数来界定50%的探测概率、识别概率和辨识概率，參数单一， 不适应多參数可变的复杂条件。
发明内容
为了克服现有Johnson准则仅适用于ニ维图像的局限性、以及其主观性、随机性和不可重复性，本发明提供了ー种四维可计算的激光成像目标探测、识别及辨识性能预测方法。四维可计算的激光成像目标探测性能预测方法，具体为获取目标激光三维距离图像和强度图像，将激光三维距离图像和强度图像融合为目标激光四维图像，计算目标激光四维图像的目标探测概率P = f (X)，x为信噪比或线对数或成像距离，目标探测概率P = f(x)越大则表明目标被探測成功的可能性越大；其中，f(X) = b3X exp (b2XX) +Id1 X exp (b0XΧ)或f(X) = BnX1^alriXlri+an_2X『2+…+a^+a。，η 彡 4 系数 Wlvb2 或 an, a^，…， 通过使用样本激光四维图像序列(Xi，yi)作ニ维曲线拟合确定，Xi表示第i个样本激光四
维图像的信噪比或线对数或成像距离，Yi表示第i个样本激光四维图像的目标探测概率；所述线对数LP = φ,ρχ X LPy X LPz X LP1 或(LP+LPy+LPz+LP》/4，X 方向的线对数 LPx =目标
成像宽度/像元空间分辨率，Y方向的线对数LPy =目标成像长度/像元空间分辨率，距离维的线对数LPz =目标成像高度/像元空间分辨率，强度维I上的线对数LP1 =目标成像强度/像元空间分辨率。所述样本激光四维图像的目标探测概率采用多级滤波方法确定。四维可计算的激光成像目标识别性能预测方法，具体为获取目标激光四维距离图像，计算目标激光四维距离图像的目标识别概率P' =f' (Y)，Y为信噪比或线对数或距离分辨率或(信噪比，线对数)或(信噪比，距离分辨率)或(线对数，距离分辨率)，目标识别概率P' = f'(Y)越大则表明目标被识别成功的可能性越大；其中，f'(Y)=an' Yn+an1' Yn-1+an2' Yn-2+…+a1' Y+a0'，系数an',an1'…， a0'通过使用样本激光四维图像序列(x' i，y' i)作ニ维曲线或三维曲面拟合确定，ニ维曲线拟合时X' i表示第i个样本激光四维图像的信噪比或线对数或距离分辨率，三维曲面拟合时X' i表示第i个样本激光四维图像的(信噪比，线对数)或(信噪比，距离分辨率) 或(线对数，距离分辨率)，y' i表示第i个样本激光四维图像的目标识别概率；所述线对数
权利要求
1.四维可计算的激光成像目标探测性能预测方法，具体为获取目标激光三维距离图像和强度图像，将激光三维距离图像和强度图像融合为目标激光四维图像，计算目标激光四维图像的目标探测概率P = f (X)，X为信噪比或线对数或成像距离，目标探测概率P = f(x)越大则表明目标被探測成功的可能性越大； 其中，f (X) = b3Xexp Od2XXKb1XexpODciXX)或 f(X) = aX+a^iX^'+a^^^2+··· +Β^+Βο, η ≥4 系数 Ivbplvb3 或 ειη，…，a0 通过使用样本激光四维图像序列Ui, Yi)作ニ维曲线拟合确定，Xi表示第i个样本激光四维图像的信噪比或线对数或成像距离，Yi表示第i个样本激光四维图像的目标探测概率； 所述线对数
2.根据权利要求1所述的激光成像目标探测性能预测方法，其特征在干，所述样本激光四维图像的目标探测概率采用多级滤波方法确定。
3.四维可计算的激光成像目标识别性能预测方法，具体为获取目标激光四维距离图像，计算目标激光四维距离图像的目标识别概率P' =f' (Y)，Y为信噪比或线对数或距离分辨率或(信噪比，线对数)或(信噪比，距离分辨率)或(线对数，距离分辨率)，目标识别概率P' = f' (Y)越大则表明目标被识别成功的可能性越大；其中，f' (Y) = an' Yn+an_/ H+anV Yn-2+-+a/ Y+a0'，系数も',an_/ ,-,a0' 通过使用样本激光四维图像序列Ui' , Yi')作ニ维曲线或三维曲面拟合确定，ニ维曲线拟合时χ' i表示第i个样本激光四维图像的信噪比或线对数或距离分辨率，三维曲面拟合时X' i表示第i个样本激光四维图像的(信噪比，线对数)或(信噪比，距离分辨率)或 (线对数，距离分辨率)，y' i表示第i个样本激光四维图像的目标识别概率；所述线对数
4.根据权利要求3所述的激光成像目标识别性能预测方法，其特征在干，所述样本激光四维图像的目标识别概率采用归ー化互相关方法确定。
5.四维可计算的激光成像目标辨识性能预测方法，具体为获取目标激光四维图像， 计算目标激光四维图像的目标辨识概率P" = f“ (Z), Z为信噪比或线对数或距离分辨率或(信噪比，线对数)或(信噪比，距离分辨率)或(线对数，距离分辨率)，目标辨识概率 P" = f “ (Z)越大则表明目标被辨识成功的可能性越大；其中，
6.根据权利要求5所述的激光成像目标辨识性能预测方法，其特征在干，所述样本激光四维图像的目标辨识概率采用归一化互相关方法确定。
7.根据权利要求1至6任一所述的预测方法，其特征在干，若目标激光三维距离图像和強度图像为仿真图像，则还对目标激光三维距离图像和强度图像加噪。
8.根据权利要求7所述的预测方法，其特征在干，所述对目标激光三维距离图像和强度图像加噪的具体实现方式为 I^il计算 X1 = - (2+SNR) X In (I-U1)，X2 = -In I-Iff\ /其中，SNR表示信噪比，U1和U2为在区间W，l]上服从均勻分布的两个独立同分布的随机变量，N为距离图像或强度图像的像素总数；对于激光三维距离图像，若も> X1,则发生了距离反常，用も代替距离图像中的距离值，完成三维距离图像加噪；对于激光强度图像，强度图像中像素的强度值设置为max OC1,も)，完成激光强度图像的加噪。
全文摘要
本发明公开了一种四维可计算的激光成像目标探测、识别及辨识性能预测方法，以多项式或指数函数为曲线拟合函数，选择特定成像参数的样本图像数据库拟合得到探测/识别/辨识概率计算公式，采用该公式计算得到被测图像的探测/识别/辨识概率。本发明开创性的提出了适用于激光成像目标探测、识别和辨识性能预测的四维可计算准则，将人的主观判断用计算机算法近似实现，可操作性强。
文档编号G06K9/32GK102592119SQ20111046000
公开日2012年7月18日 申请日期2011年12月31日 优先权日2011年12月31日
发明者丁晓白, 关静, 张力, 张天序, 彭凡, 易可佳, 汪小平, 王登位, 陈浩 申请人:华中科技大学