>[0125] 含有隧道的红外遥感图相当于隧道信息场和山体背景信息场的叠加，（2)中得到 映射后的山体背景热辐射模型，为山体背景信息场，从红外遥感图中滤除山体背景信息场， 得到隧道目标的信息场，达到检测识别隧道目标的目的。
[0126] (3.1)去除遥感红外图的强干扰
[0127] 观察红外遥感图，可以发现灰度值分布在较高部分的背景区域为强干扰背景。由 于真实山体背景的热辐射受到诸多外界因素的影响，比如阴影区域、山体上的植被、裸露的 岩石等，因此需要进行区域约束处理，通过直方图统计，进行阈值处理，剔除外界因素的干 扰，具体包括：
[0128] 首先，估计目标所在山体红外遥感图中像素离散灰度级^的概率密度函数Pr(rk)， 有下式成立：
[0129]
[0130] 其中，r为像素灰度级，nk为目标所在山体红外遥感图中出现rk灰度的像素数，η为 目标所在山体红外遥感图中像素数总数，1为像素离散灰度级的总数目；
[0131] 已知难以滤除的外界因素影响即强干扰占整幅图像中所占面积比为Ρ%，则有下 式：
[0132] Pr(r>rk) <Ρ
[0133] 依次累计灰度直方图，找到相应的rk，为需要进一步滤除的背景区域，可以初步滤 除强干扰背景。
[0134] (3.2)目标所在山体红外遥感图背景滤波透明化步骤。
[0135] 这里对每一类分别进行滤波处理，1^取1^ (i = 1，2，. . .，15)。通过德胜口隧道的出 入口坐标的先验知识，可以得到隧道的大致分布范围，取条隧道左右各400m的区域进行滤 波，如图8,是隧道路线左右各400m的红外带，即为图5中两条线标记的区域。如图9,是对红 外遥感图进行分类滤波处理的结果，图10为隧道路径的标记图。
[0136] 本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以 限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含 在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种条带状地下目标的探测定位方法，其特征在于，所述方法包括W下步骤： (1) 建立条带状地下目标所在的仿真山体背景热福射场； (2) 将所述仿真山体背景热福射场与目标所在山体红外遥感图进行线性映射，得到山 体背景热福射模型； (3) 利用步骤(2)得到的山体背景热福射模型，从目标所在山体红外遥感图中滤除仿真 山体背景热福射场，得到条带状地下目标信息场。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(1)具体包括： (1.1) 获取条带状地下目标所在山体的海拔高度数据信息； (1.2) 根据步骤(1.1)的海拔高度数据信息，提取构建山体的点的（x，y，z)S维坐标，构 建山体仿真模型； (1.3) 对步骤(1.2)构建的山体模型进行有限元自由网格划分； (1.4) 对上述划分后的山体模型进行载荷边界条件的设置，根据山体的热传导率K和山 体-空气的热对流率?设置热传递的参数，求解估计得到山体的溫度场分布，进而，对山体 的溫度场分布进行灰度图映射和溫度分辨率调整，得到仿真山体背景热福射场。3. 如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括： (2.1) 对目标所在山体红外遥感图进行聚类分析，在每一类中依次进行仿真山体背景 热福射场与目标所在山体红外遥感图的线性映射； (2.2) 利用聚类分析后的目标所在山体红外遥感图每一类的灰度值对所述仿真山体背 景热福射场进行线性映射校正处理，得到山体背景热福射模型。4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对目标所在山体红外遥感图进行聚类分 析，具体包括： (2.1.1) 选取目标所在山体红外遥感图的每个像素的（x，y，g)作为一个样本，其中（X， y)表示像素的行列坐标，g表示像素灰度值； (2.1.2) 计算所有样本的距离比； 其中，第i个样本bi的距离比，3为样本的个数，d()表示两个样本的 距离，i辛j(2.1.3) 选择距离比Vi最小的样本bi作为第一个类屯、mi，并置类的序号q=l; (2.1.4) 对9 = 1，2，...，9类，将61，1 = 1，2，...，3分配到离它最近的类，并更新类屯、，p = l，2, . . .，q，Np是第P类的样本数，bpi表示第P类中第i个样本； (2.1.5) 置q = q+l，若q大于k，则算法中止；否则继续下一步;其中k表示将所述目标所 在山体红外遥感图总的类别划分数目； (2 . 1 . 6 )选择使最小的点bi作为下一个类屯、mq的最佳初始中屯、点，转入 (2.1.4)。5. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述山体背景热福射模型O具体为：其中，Oh为目标所在山体红外遥感图中每一类的最高亮度灰度值，Oi为目标所在山体红 外遥感图中每一类的最低亮度灰度值，I为仿真山体背景热福射场的灰度值，Il为仿真山体 背景热福射场对应每一类所在区域的最低亮度灰度值，Ih为仿真山体背景热福射场对应每 一类所在区域的最高亮度灰度值。6. 如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤(3)具体包括： (3.1) 通过累积灰度直方图统计后，初步滤除目标所在山体红外遥感图的强干扰背景； (3.2) 利用步骤(2)得到的山体背景热福射模型，进一步滤除目标所在山体红外遥感图 的山体背景信息场，得到条带状地下目标信息场T(X，y，Z，t)。7. 如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤(3.1)具体包括： 首先，估计目标所在山体红外遥感图中像素离散灰度级n的概率密度函数Pr(r〇,有下 式成立：k = 0,l,2. . .1-1 其中，r为像素灰度级，邮为目标所在山体红外遥感图中出现rk灰度的像素数，n为目标 所在山体红外遥感图中像素数总数，1为像素离散灰度级的总数目； 进一步地，依次累计灰度直方图，将满足下式的n找出后并滤除，从而完成目标所在山 体红外遥感图强干扰背景的初步滤除： Pr(r>rk) <P 其中，P%为强干扰背景在目标所在山体红外遥感图中所占面积比。8. 如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述条带状地下目标信息场T(x，y，z，t)具体 为： T(x,y,z,t) *BT(x,y,Z,t)-k*0 其中，BT(x，y，z，t)为某时刻t目标位置(x，y，z)的目标所在山体红外遥感图，0为山体 背景热福射模型，k为背景福射场的可调系数。
【专利摘要】本发明公开了一种条带状地下目标的探测定位方法，包括(1)建立条带状地下目标所在的仿真山体背景热辐射场；(2)将所述仿真山体背景热辐射场与目标所在山体红外遥感图进行线性映射，得到山体背景热辐射模型；(3)利用步骤(2)得到的山体背景热辐射模型，从目标所在山体红外遥感图中滤除仿真山体背景热辐射场，得到条带状地下目标信息场。本发明解决了现有技术中只针对浅层目标探测定位和条带状地下目标探测识别率低的问题，在条带状地下目标经过山体和环境热辐射干扰后形成畸变的极弱信号中，滤除山体背景信息场，得到条带状地下目标。通过执行本发明中的方法，克服了多时相红外图获取的困难，显著提高了条带状地下目标探测识别的准确性。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN105654477
【申请号】
【发明人】张天序, 马文绚, 曹少平, 郝龙伟, 黄正华, 杨柳, 桑农, 王岳环
【申请人】华中科技大学
【公开日】2016年6月8日
【申请日】2015年12月25日