点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的 决定Τκ，
[0091 ]当 | k' N(t) |〈TK*max | k' N(t) | 时，特征函数f(t) = 0
[0092] 否则，特征函数f(t) = l;
[0093] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续，无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果，有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0094] 合并模块：用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点，以及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作，从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点〇,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点，以该起始点类型作为该区 延伸各SXyQ时停止，其中S为预设的最小长度，在此实施例中S = 25， 为〇点处的实时曲率修正系数，^代表〇点的曲率半径，^代表由上述窗函数得到的〇 点的平均曲率半径，实时曲率修正系数用于根据不同点的曲率不同，自动修正延伸长度， 曲率大的地方需要的长度小些，曲率小的地方需要的长度大些，这样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1，若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数，则该区域与预设类型相同，否则，与预设类型相反;再以两个停止点〇 +1 和点0-1作为起始点重新开始计算，向外侧延伸时停止，其中 代表点〇+1和点Ο-i处的实时曲率修正系数，〇 +1两侧区域内相异点个数为Ν+2,0^两侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件，依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数，计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0095] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维 纳滤波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余乘性噪音，通过F滤波器F(x，y)=qX exp(_(x 2+y2)/P2进行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即：JJqXexp(-(x 2+y2)/P2) dxdy = l，β为图像模板参数；
[0096]乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为6〃(丨）'=6(〇+见(〇;假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gi(t，〇2)，yN(t) ' =y(t)+g2(t，〇2)，其中xN(t) ' 和 yN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，gl(t，〇 2)和g2(t，〇2)分别是均值为 零、方差为σ 2的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声；
[0097]采用函数1
?含噪轮廓进行平滑，命名为Κ滤波器，经过轮廓点分 类和区域划分，含噪轮廓G N ( t ) '表示为不同类型轮廓分段的组合：
其中Gf (t)表示包含特征区域的轮廓分段，GfF (t)表示包 含非特征区域的轮廓分段，根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局 部特征因素，在特征区域，为了保留细节信息，令σ S minCc^l X σι>，在非特征区域，关注 抑制噪声的效果，令σ > P〇 x 其中〇/为先验估算得到的全局方差， σι为所选特 征区域的先验估算方差，σ〇为所选非特征区域的先验估算方差，而.为所选特征区域的平均 实时曲率修正系数，知为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑 效果，选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度，从而根据两 类区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0098] 在此实施例中，S = 25，阈值Τ! = 0.26，窗函数宽度D e {17，19}，对噪声强度I e {50dB，60dB}的含噪图像有较佳的平滑效果，且细节信息保留情况较好，飞行装置通过目标 轮廓识别目标，识别过程中能有效滤除目标轮廓噪声，对目标的识别速度提高了〇. 1 s，识别 率提高了 10%，且飞行过程稳定，提高了飞行安全性。
[0099]最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保 护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应 当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实 质和范围。
[0100] 数据仿真
[0101] 本飞行装置的有益效果为:针对噪声种类的多样性和目前去噪方法的单一性，采 用一种新型的多次滤波装置，并提出了新的轮廓分段、合并手段和滤波函数;计算量相对并 不复杂，同时考虑了全局特征和局部特征的因素且平滑除噪效果好;考虑了轮廓在不同类 型区域之间的差异性，在抑制噪声和保留细节之间取得很好的平衡;根据不同点的曲率不 同，延伸长度相应地自动适应性改变，有效减小了合并后的失真现象。
[0102] 通过仿真，采用该装置与其它装置在噪声强度N下进行比较，对目标的识别率如下 表：
[0103]
[I
【主权项】
1. 一种高性能的飞行装置，包括普通飞行器和安装在飞行器上的目标识别装置，该飞 行装置具有很强的环境适应能力，目标识别装置能够根据目标轮廓对目标进行识别，其特 征是，包括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块;其中， 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参数化 方程表示为6(〇 = ^(〇,7(〇)，其中义(〇和7(〇分别表示轮廓点的坐标，*表示轮廓曲线 方程的参数，且te[0，l]; 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t)，其中加性噪声部 分化(t)=化(xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分化(t)=化(X2(t)，y2(t)); 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GnU)所对应的曲率分别为k (t)和kN(t);选宽度为D的窗函数胖(11)，0￡{7,9}，对曲率1?(*)进行邻域平均，得到平均曲率 klN( t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N( t)，将平均曲率klN( t)和中值曲率k2N (t)差的绝对值与选定的阔值Tl进行比较，根据比较结果决定含噪轮廓曲率k%(t) ,Ti = 0.2,BP: 当 |kw(t)-k2N(t) I >Ti时，k'N(t)=kw(t) 否贝 lJ，k'N(t)=k2N(t); 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据k^N(t)将轮廓中所有轮廓 点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Tk,通过判断目标轮廓特征多少，自适应的决定 Tk， 当 |k'N(t) I <TK*max|k'N(t) I 时，特征函数f(t)=0 否则，特征函数f(t) = l。2. 根据权利要求1所述的飞行装置，其特征还在于，合并模块：用于剔除由于噪声干扰 产生的伪特征点，W及对无法形成连续区域的特征点和非特征点进行合并操作，从而得到 有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点， W该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧延伸各SXiiO时停止，其中S为预设的最小长 度，设S= 15为0点处的实时曲率修正系数：代表0点的曲率半径，代表由上述窗函数得到的0点的平均曲率半径，实时曲率修正系数y〇用于根据不同点 的曲率不同，自动修正延伸长度，能有效减小合并后的失真现象;分别计算两侧区域内相异 点的个数N+1和N-I，若相异点的个数小于设定的该类型相异点最小个数，则该区域与预设 类型相同，否则，与预设类型相反;再W两个停止点0+1和点0-1作为起始点重新开始计算，向 外侧延伸S X叫+域S X叫-1时停止，其中叫+1和叫-汾别代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正 系数，Ou两侧区域内相异点个数为N+2,0-巧侧区域内相异点个数为N-2,根据上述判定条件， 依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S的比例计算相异点个数，计入相应的 特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的特征区域和非特征区域； 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维纳滤 波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余的乘性噪音，通过F滤波器F(x，y) = qXexp (-(x2+y2)/护进行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即：JkXe邱(-(x 2+y2)/护)dxdy =i，e为图像模板参数； 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假设加 性噪声为高斯白噪声：XN(t) ' = X(t)+gl(t，〇2)，yN(t) ' = y(t)+g2(t，〇2)，其中XN(t) ' 和yN (t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，gl(t，〇2)和g2(t，〇2)分别是均值为零、 方差为O 2的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声； 采用函数k(t，0)对含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分类和区 域划分，含噪轮廓GnU) '表示为不同类型轮廓分段的组合：Gw(t) ' =技Gf (切+ I：; Gf f (材，其 中卸'(t)表示包含特征区域的轮廓分段，Gr (t)表示包含非特征区域的轮廓分段，根据轮 廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局部特征因素，在特征区域，为了保 留细节信息，令a<min(a'|fllXa,.);在非特征区域，为了提高抑制噪声的效果，令 曰> max(a'，扣X 〇〇)，其中〇/为先验估算得到的全局方差，Oi为所选特征区域的先验估算方 差，OO为所选非特征区域的先验估算方差，財为所选特征区域的平均实时曲率修正系数，Po 为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑效果，选取每种类型区 域最小长度S的一半作为K滤波器85%置信区间的长度，从而根据两类区域的长度自适应不 同参数的K滤波器。
【专利摘要】本发明公开了一种高性能的飞行装置，包括普通飞行器和安装在飞行器上的目标识别装置，识别装置包括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块。本发明通过在飞行器上加装目标识别装置，能够有效增强飞行器的环境适应能力，飞行装置通过目标轮廓识别目标，识别过程中能有效滤除目标轮廓噪声，从而对目标种类做出正确识别。
【IPC分类】G06T5/00, G06T7/00
【公开号】CN105654443
【申请号】
【发明人】杨林
【申请人】杨林
【公开日】2016年6月8日
【申请日】2016年1月7日