一种基于几何差异的飞机目标识别方法与流程

本发明属于目标识别领域，主要涉及飞机几何特征的提取以及飞机目标的识别。
背景技术：
：飞机目标识别是通过对成像雷达或侦察卫星所拍摄的照片进行实时分析，来确定飞机目标。现存在的大部分识别方法需要对目标进行特征提取，再根据提取的特征使用各种算法与模板库中飞机特征进行匹配，主要存在以下问题：(1)提取的目标特征原则上要求具有不变性，但当拍摄方位角、灰度、对比度等发生变化时常会发生变化，即具有绝对不变性特征向量是不存在的，需要提取具有相对稳定性的特征向量；(2)复杂特征的提取空间和时间复杂度高，计算复杂，降低了识别效率，故要提取特征最好是简单易提取特征；(3)随着新型飞机的出现，飞机的三维结构变得更加复杂，飞机在不同姿态下拍摄的图像差异很大，给特征提取及飞机识别带来了更大的挑战。因此，建立一个准确率高、具有抗几何形变和抗噪性能的飞机识别方案是有着重大意义的。技术实现要素：为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于几何差异的飞机目标识别方法，能够快速有效地识别目标。本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：(1)利用飞机某个方向视图轮廓多边形，通过仿射变换得到其他方向视图的轮廓多边形；遍历各型号飞机，建立飞机多姿态模型库；(2)对待识别飞机图像中的飞机轮廓和飞机多姿态模型库中的飞机轮廓进行归一化处理，使得待识别飞机图像中的飞机轮廓与飞机多姿态模型库中的飞机轮廓具有相同的面积；(3)飞机轮廓多边形重叠处理，包括以下步骤：(3.1)将待识别飞机图像中的飞机轮廓记为多边形A，飞机多姿态模型库中的飞机轮廓记为多边形B；分别计算多边形A的重心OA和多边形B的重心坐标OB；(3.2)将多边形B进行旋转和平移，使得多边形B的某一条边依次与多边形A的各条边重叠且中点重合，遍历多边形B的各条边，计算多边形A的第i个边与多边形B的第j个边重叠时OA、OB的距离di，j；(3.3)将距离di，j与预设的阈值d*比对，记录满足di，j<d*时对应的多边形B的姿态；(4)识别目标飞机，包括以下步骤：(4.1)求取多边形A与多边形B的交集，得到交集多边形；(4.2)求取交集多边形的面积SIntersection以及多边形A的面积S；(4.3)求模板相似系数ξ＝SIntersection/S；(4.4)选取模板相似系数最大的飞机多姿态模型库中的飞机轮廓，对应的飞机类型即为待识别目标对应目标。所述的步骤(2)之前，对待识别的飞机图像进行图像预处理，包括图像灰度化、图像平滑、图像滤波、图像增强、图像边缘检测以及多边形逼近。所述的步骤(2)包括以下步骤：(2.1)将待识别飞机图像中的飞机轮廓记为多边形A，飞机多姿态模型库中的飞机轮廓记为多边形B；分别计算多边形A与多边形B的面积SA、SB；多边形A、B的相似比k＝B/A；(2.2)从多边形A所在平面上任取一点O，连接点O与多边形A的各顶点，计算每条连线长度li，i＝1，2，3，4，…，n，n表示多边形顶点数，在每条连线或其延长线上分别取点B1、B2、B3、…、Bn，使得各点与点O的距离Li＝k*li；(2.3)连接点B1、B2、B3、…、Bn，得到归一化后的多边形。本发明的有益效果是：将获取到的目标图片经图像处理后提取轮廓，并以最小周长多边形算法构造目标轮廓的近似多边形；然后根据模板库标准目标做放大或缩小处理后使其面积与模板面积相等；再使用摆放算法使其与模板库图形部分重合；并提出一种改进型双向链表算法求多边形相交部分，通过计算相交部分面积大小达到识别图像的目的。本发明经过仿真实验验证了此方法简单易行，能够快速识别目标，准确率高，具有抗几何形变和抗噪性能。附图说明图1是本发明的方法流程图；图2是实施例中交点示意图；图3是实施例中飞机各种摆放位置示意图；图4是实施例中遍历各交点的方法流程图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，本发明包括但不仅限于下述实施例。本发明提供一种基于几何差异的飞机目标识别算法，其步骤为：(1)飞机单视图多姿态模型库建立：利用飞机某个方向视图轮廓多边形，运用仿射变换得到其他视角视图，建立起多视图模型库；(2)目标飞机图像预处理：对待识别的飞机图像，首先进行预处理，对原始采集图像进行处理，减少噪声等无效信息对后续处理的影响，增强有用信息，提高图像对比度；(3)飞机轮廓标准化：对目标飞机轮廓与模板库多姿态飞机利用相似多边形原理做归一化处理，使其具有相同的面积；(4)飞机轮廓多边形重叠处理：使待识别飞机与模板库中的飞机多边形按一定规则重叠，并通过重心限定方法对所得到的重叠方式数据库进行简化；(5)识别目标飞机：利用双向链表遍历存储交点求取飞机轮廓多边形交集，根据交集面积与原轮廓多边形的面积比识别飞机。作为本发明的进一步改进，所述步骤(1)的具体流程为：(1.1)搜集得到各类飞机图片，经过处理之后得到各类飞机的轮廓多边形；(1.2)将飞机模型图像轮廓做仿射变换就可以得到其各姿态的姿态图，从而建立起飞机多姿态模型库。作为本发明的进一步改进，所述步骤(1.2)的具体流程为：(1.2.1)建立仿射变换模型其中，det(A)≠0，(1.2.2)旋转和平移变换设定：a1＝b2＝cosj,-a2＝b1＝sinj；(1.2.3)同位相似变换(图像中的尺度变换)设定：a1＝b2＝T,a2＝b1＝0,a＝Z＝0；(1.2.4)剪切变换设定：a1＝b2＝1,a2＝0,b1＝k,a＝Z＝0。作为本发明的进一步改进，所述步骤(3)的具体流程为：(3.1)计算多边形A与多边形B的面积SA、SB。多边形A，B的相似比为k(B/A)；(3.2)从平面上任取一点O，连接该点与多边形A的各顶点，计算每条连线长度li(i＝1，2，3，4，…，n)(n表示多边形顶点数)，将其按远离O的方向延长(当k<1时在O与顶点连线上取点)使得Li＝k*li，得到点B1、B2、B3、…、Bn；(3.3)连接点B1、B2、B3、…、Bn即得到放大(或缩小)后的多边形。作为本发明的进一步改进，所述步骤(4)的具体流程为：(4.1)计算多边形A的重心OA以及多边形B的重心坐标OB；(4.2)使B经过旋转、平移操作后从第一条边开始依次与A的第一、第二…直至最后一条边重叠且中点重合，并且计算每一次摆放后OA、OB的距离di，j(i，j)(表示A的第i个边落在B的第j个边上)；(4.3)设置重心距离阈值d*；(4.4)将满足di，j<d*的调整摆放位置的多边形依次输出。作为本发明的进一步改进，所述步骤(5)的具体流程为：(5.1)利用双向链表可访问前驱和后继节点且容易插入点的结构特点求取待测飞机多边形与模板库飞机多边形交集；(5.2)求取交集多边形面积SIntersection以及待测飞机多边形面积S；(5.3)求模板相似系数ξ＝SIntersection/S；(5.4)比较相似系数，相似系数最大的即为待识别目标对应目标。作为本发明的进一步改进，所述步骤(5.1)的具体流程为：(5.1.1)定义多边形A为待测飞机多边形，多边形B为模板库飞机多边形；(5.1.2)将A顶点序列按照逆时针顺序放入到链表A，将B顶点序列按照逆时针方式放入到链表B；(5.1.3)令A与B按照步骤(4)所述进行摆放；(5.1.4)求出A、B所有交点坐标，并将交点插入到A、B链表；(5.1.5)遍历交点；(5.1.6)判断是否所有交点均被遍历，如果没有则转到步骤(5.1.5)，否则输出交集多边形。如图4所示，所述步骤(5.1.5)的具体流程为：(5.1.5.1)选择一个从A进入到B的入点交点开始遍历链表；(5.1.5.2)当到达下一交点时，判断交点是否是原链表多边形顶点，如果否转至另一链表继续遍历，否则再判断该交点是否是另一链表多边形顶点，如果否则沿原多边形链表继续遍历，否则判断以交点为起始点的两多边形的边是否重合，如果否转至另一多边形链表继续遍历，否则沿原多边形链表继续遍历至下一交点即重叠线段末端，再判断沿逆时针走向时交点相对于另一多边形是否为入点，如果是则沿原多边形链表继续遍历，否则转至另一多边形遍历；(5.1.5.3)判断交点是否是(5.1.5.1)所选交点，如果否则转至(5.1.5.2)，否则结束遍历，得到多边形的一个交集链表。本发明的实施例包括以下步骤：步骤1、飞机单视图多姿态模型库建立。利用飞机某个方向视图轮廓多边形，运用仿射变换得到其他视角视图，建立起多视图模型库；具体步骤按如下步骤进行：1.1搜集得到各类飞机图片，经过处理之后得到各类飞机的轮廓多边形；1.2将飞机模型图像轮廓做仿射变换就可以得到其各姿态的姿态图，从而建立起飞机多姿态模型库。步骤2、目标飞机图像预处理。对待识别的飞机图像，首先进行预处理，对原始采集图像进行处理，减少噪声等无效信息对后续处理的影响，增强有用信息，提高图像对比度。步骤3、飞机轮廓标准化：对目标飞机轮廓与模板库多姿态飞机利用相似多边形原理做归一化处理，使其具有相同的面积；具体步骤按如下步骤进行：3.1计算多边形A与多边形B的面积SA、SB。多边形A、B的相似比为k(B/A)；3.2从平面上任取一点O，连接该点与多边形A的各顶点，计算每条连线长度li(i＝1，2，3，4，…，n)(n表示多边形顶点数)，将其按远离O的方向延长(当k<1时在O与顶点连线上取点)使得Li＝k*li，得到点B1、B2、B3、…、Bn；3.3连接点B1、B2、B3、…、Bn即得到放大(或缩小)后的多边形。步骤4、飞机轮廓多边形重叠处理。使待识别飞机与模板库中的飞机多边形按一定规则重叠，并通过重心限定方法对所得到的重叠方式数据库进行简化；具体步骤按如下步骤进行：4.1计算多边形A的重心OA以及多边形B的重心坐标OB；4.2使B经过旋转、平移操作后从第一条边开始依次与A的第一、第二…直至最后一条边重叠且中点重合，并且计算每一次摆放后OA、OB的距离di，j(i，j)(表示A的第i个边落在B的第j个边上)；4.3设置重心距离阈值d*＝15；4.4将满足di，j<d*的调整摆放位置的多边形依次输出，如图3所示，图中各种摆放位置的参数如下表所示：(a1)(a2)(a3)(a4)飞机A重叠边561216飞机B重叠边421734重心距离3.5796.1073.96112.590交集多边形面积22231.617705.215653.017568.3飞机多边形面积25052250522505225052交集比率0.8870.7070.6250.701(b1)(b2)(b3)(b4)飞机A重叠边1618190飞机B重叠边334330重心距离7.9118.7348.7340交集多边形面积17751.417704.017704.027149.9995飞机多边形面积27150271502715017150交集比率0.6540.6520.6521步骤5、识别目标飞机。利用双向链表遍历存储交点求取飞机轮廓多边形交集，根据交集面积与原轮廓多边形的面积比识别飞机。具体按如下步骤进行：5.1利用双向链表求取交集多边形。具体按如下步骤进行：5.1.1设置A为待测飞机多边形，B为模板库多边形；5.1.2生成多边形A、B对应的链表：链表A＝{a1，a2，…，a38}，链表B＝{b1，b2，…，b38}；5.1.3按照基于重心限定的摆放算法，选取合适摆放方式，如图A的第6边与B的第2边重合(边从0开始计数)；5.1.4求出A的所有交点：I＝{I1，I2，…，I17}，将交点插入A、B链表中，得到新的A、B链表：A’＝{a1，…，a6，I1，a7，I2，I3，a8，…，a11，I5，a12，a13(I4)，a14，a17(I6)，a19，I7，a20，…，a24(I8)，…，a26，I11，a27，I10，a28，I9，…，a32(I12)，I13，a33，I14，I15，I16，a34，I17，…a38，a1}；B’＝{b1，…，b3(I2)，I3，b4，b5(I4)，I5，I6，I7，b6，b7，I8，b8(I9)，I10，b9，I11，b10，…，b14，I12，b15(I13)，b16，…，b23，I14，b24，b30，b31(I15)，b32，I16，b33，I17，b34，，b35，I1，b36，…，b38，b1}；5.1.5遍历交点，得到交集多边形链表W：W＝{I1，a7，I2，I3，a8，…，a11，I5，I6，I7，a20，…，I8，I9，a29，…，a31，I11，I12，b16，b23，I13，I14，b32，I15，a34，I16，b34，b35，I1}∪{I10，b9，I11，a27}5.2求取交集多边形面积SIntersection＝17705.2待测飞机多边形面积S＝25052；5.3求模板相似系数ξ＝SIntersection/S＝0.707；5.4比较相似系数识别目标，附图图例中选择b4模板对应飞机为待测飞机对应型号。以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本
技术领域：
的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。当前第1页1 2 3