一种空中非合作目标固定翼要害点检测方法

1.一种空中非合作目标固定翼要害点检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、输入检测图像G1，并对其进行中值滤波，去除检测图像G1的噪声，得到去噪图像G2；
S2、对去噪图像G2进行二值化处理得到二值图像G3，并得到目标矩形区域D2，将该区域裁剪成目标区域图像G4；
S3、将目标区域图像G4使用双线性插值缩放成缩放图像G5；
S4、将缩放图像G5的数据存放在一维数组A4中，并将其传入训练好的SVM模型，SVM模型的分类器输出目标固定翼飞机朝向H；
S5、根据目标矩形区域D2得到目标区域矩形顶点信息D，利用目标固定翼飞机朝向H和目标区域矩形顶点信息D计算固定翼要害点区域A5；
S6、对目标区域图像G4中的固定翼要害点区域A5求解最大连通域重心M，最大连通域重心M的坐标即为固定翼要害点。
2.根据权利要求1所述的空中非合作目标固定翼要害点检测方法，其特征在于，步骤S2中的具体方法为：
S21、对去噪图像G2使用Kittler算法二值化处理得到二值图像G3；
S22、遍历二值图像G3，寻找到横纵坐标的最大最小值，从而确定目标区域矩形区域D2；
其中心坐标为(D2x，D2y)；目标区域矩形区域D2水平长度为DS，竖直长度为DZ；
S23、根据目标区域矩形区域D2对二值图像G3进行裁剪，得到目标区域图像G4。
3.根据权利要求1所述的空中非合作目标固定翼要害点检测方法，其特征在于，步骤S4中的具体方法为：
S41、将缩放图像G5的值转换成一维数组A4；
S42、获取训练集图片，将训练集图片中的多张固定翼飞行图片人工分成9类不同的朝向的图片，9类分别为飞机机头朝0度，45度，90度，135度，180度，235度，270度，315度，及飞机机身垂直于像平面的情况；将训练集图片经过步骤S1、步骤S2、步骤S3、步骤S41处理后进行训练，得到训练好的SVM分类器模型；
S43、将一维数组A4的数据输入到训练好的SVM分类器模型；分类器输出目标固定翼飞机朝向H；朝向H取值有0、1、2、3、4、5、6、7、8，分别代表飞机机头朝0度，45度，90度，135度，
180度，235度，270度，315度，及飞机机身垂直于像平面的情况。
4.根据权利要求3所述的空中非合作目标固定翼要害点检测方法，其特征在于，步骤S5中的具体方法为：
S51、将目标矩形区域D2，横纵坐标三等分，形成9个矩形子区域；
S52、由目标固定翼飞机朝向H信息来选取对应的子区域，并求解对应子区域的中心坐标C5；其中：
H＝0时，C5中心坐标公式为：
C5x＝D2x‑DS/3
C5y＝D2y
H＝1时，C5中心坐标公式为：
C5x＝D2x‑DS/3
C5y＝D2y+DZ/3
H＝2时，C5中心坐标公式为：
C5x＝D2x
C5y＝D2y+DZ/3
H＝3时，C5中心坐标公式为：
C5x＝D2x+DS/3
C5y＝D2y+DZ/3
H＝4时，C5中心坐标公式为：
C5x＝D2x+DS/3
C5y＝D2y
H＝5时，C5中心坐标公式为：
C5x＝D2x+DS/3
C5y＝D2y‑DZ/3
H＝6时，C5中心坐标公式为：
C5x＝D2x
C5y＝D2y‑DZ/3
H＝7时，C5中心坐标公式为：
C5x＝D2x‑DS/3
C5y＝D2y‑DZ/3
H＝8时，C5中心坐标公式为：
C5x＝D2x
C5y＝D2y
其中，目标区域矩形区域D2的中心坐标为(D2x，D2y)；目标区域矩形区域D2水平长度为DS，竖直长度为DZ；
S53、根据每个子区域的中心坐标C5，计算固定翼要害点区域A5；固定翼要害点区域A5的中心坐标为C5，边长为L5；边长L5的计算公式如下：
L5＝MAX(DS，DZ)/3
同时固定翼要害点区域A5在整体图像的范围内。
5.根据权利要求1所述的空中非合作目标固定翼要害点检测方法，其特征在于，步骤S6中的具体方法为：
对目标区域图像G4中的固定翼要害点区域A5求解最大连通域重心M，其计算公式为：
其中，(Mx，My)为最大连通域重心M的坐标，(xi，yi)为连通域中第i个像素的坐标，k为连通域的像素个数。

一种空中非合作目标固定翼要害点检测方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及数字图像处理、目标检测、目标识别技术领域，尤其涉及一种空中非合作目标固定翼要害点检测方法。\n背景技术\n[0002] 近年来，随着科技的发展，越来越多的小型无人航空器出现在日常生活中，如四旋翼无人机、固定翼无人机等。这些设备在给人们带来便利的同时，也产生了诸多问题。\n[0003] 反制这些设备的方法多种多样，如网捕，电子干扰，武器击落等，使用激光武器瞄准目标，将其击落。对于较低功率的激光武器，击落目标固定翼需要将激光定位到目标的要害点，通过对要害点持续一定时间的照射，达到击落目标的目的。对于固定翼这种类型的空中飞行器，使用激光武器进行打击时，其要害点位于尾翼处，而不是机身上，主要有以下原因。一、固定翼的尾翼的作用是操纵飞机俯仰和偏转，保证飞机能平稳飞行，若尾翼被破坏将使固定翼飞机失去控制，从而使其坠毁。击毁尾翼有利于最大化激光的破坏效应。二、固定翼飞机的尾翼与飞机机身相比厚度更薄，面积更小，在相同的时间内，尾翼更容易被击毁。使用尾翼作为要害点可以在更短时间击落目标。如何引导激光对准固定翼的要害点，一种典型的方法是根据视频图像进行要害点定位，通过图像处理的手段标记出固定翼的要害点位置。\n[0004] 基于图像的目标检测方法有很多。在某些特定应用场合中，由于目标一般距离较远，目标在相面上的移动较大，为了始终能够捕获目标，成像设备往往具有大幅面，高帧频的特点，而且要求目标要害点定位算法不仅能定位到飞行目标区域，还需要定位到飞行目标的特定要害点位置。因此有必要开发一种空中非合作目标固定翼要害点检测定位方法。\n发明内容\n[0005] 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种空中非合作目标固定翼要害点检测方法。\n[0006] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：\n[0007] 本发明提供一种空中非合作目标固定翼要害点检测方法，该方法包括以下步骤：\n[0008] S1、输入检测图像G1，并对其进行中值滤波，去除检测图像G1的噪声,得到去噪图像G2；\n[0009] S2、对去噪图像G2进行二值化处理得到二值图像G3，并得到目标矩形区域D2,将该区域裁剪成目标区域图像G4；\n[0010] S3、将目标区域图像G4使用双线性插值缩放成缩放图像G5；\n[0011] S4、将缩放图像G5的数据存放在一维数组A4中，并将其传入训练好的SVM模型，SVM模型的分类器输出目标固定翼飞机朝向H；\n[0012] S5、根据目标矩形区域D2得到目标区域矩形顶点信息D，利用目标固定翼飞机朝向H和目标区域矩形顶点信息D计算固定翼要害点区域A5；\n[0013] S6、对目标区域图像G4中的固定翼要害点区域A5求解最大连通域重心M，最大连通域重心M的坐标即为固定翼要害点。\n[0014] 进一步地，本发明的步骤S2中的具体方法为：\n[0015] S21、对去噪图像G2使用Kittler算法二值化处理得到二值图像G3；\n[0016] S22、遍历二值图像G3，寻找到横纵坐标的最大最小值，从而确定目标区域矩形区域D2；其中心坐标为(D 2x，D 2y)；目标区域矩形区域D2水平长度为DS，竖直长度为DZ；\n[0017] S23、根据目标区域矩形区域D2对二值图像G3进行裁剪，得到目标区域图像G4。\n[0018] 进一步地，本发明的步骤S4中的具体方法为：\n[0019] S41、将缩放图像G5的值转换成一维数组A4；\n[0020] S42、获取训练集图片，将训练集图片中的多张固定翼飞行图片人工分成9类不同的朝向的图片，9类分别为飞机机头朝0度，45度，90度，135度，180度，235度，270度，315度，及飞机机身垂直于像平面的情况；将训练集图片经过步骤S1、步骤S2、步骤S3、步骤S41处理后进行训练，得到训练好的SVM分类器模型；\n[0021] S43、将一维数组A4的数据输入到训练好的SVM分类器模型；分类器输出目标固定翼飞机朝向H；朝向H取值有0、1、2、3、4、5、6、7、8，分别代表飞机机头朝0度，45度，90度，135度，180度，235度，270度，315度，及飞机机身垂直于像平面的情况。\n[0022] 进一步地，本发明的步骤S5中的具体方法为：\n[0023] S51、将目标矩形区域D2，横纵坐标三等分，形成9个矩形子区域；\n[0024] S52、由目标固定翼飞机朝向H信息来选取对应的子区域，并求解对应子区域的中心坐标C5；其中：\n[0025] H＝0时，C5中心坐标公式为：\n[0026] C5x＝D2x‑DS/3\n[0027] C5y＝D2y\n[0028] H＝1时，C5中心坐标公式为：\n[0029] C5x＝D2x‑DS/3\n[0030] C5y＝D2y+DZ/3\n[0031] H＝2时，C5中心坐标公式为：\n[0032] C5x＝D2x\n[0033] C5y＝D2y+DZ/3\n[0034] H＝3时，C5中心坐标公式为：\n[0035] C5x＝D2x+DS/3\n[0036] C5y＝D2y+DZ/3\n[0037] H＝4时，C5中心坐标公式为：\n[0038] C5x＝D2x+DS/3\n[0039] C5y＝D2y\n[0040] H＝5时，C5中心坐标公式为：\n[0041] C5x＝D2x+DS/3\n[0042] C5y＝D2y‑DZ/3\n[0043] H＝6时，C5中心坐标公式为：\n[0044] C5x＝D2x\n[0045] C5y＝D2y‑DZ/3\n[0046] H＝7时，C5中心坐标公式为：\n[0047] C5x＝D2x‑DS/3\n[0048] C5y＝D2y‑DZ/3\n[0049] H＝8时，C5中心坐标公式为：\n[0050] C5x＝D2x\n[0051] C5y＝D2y\n[0052] 其中，目标区域矩形区域D的中心坐标为(D 2x，D 2y)；目标区域矩形区域D2水平长度为DS，竖直长度为DZ；\n[0053] S53、根据每个子区域的中心坐标C5，计算固定翼要害点区域A5；固定翼要害点区域A5的中心坐标为C5，边长为L5；边长L5的计算公式如下：\n[0054] L5＝MAX(DS,DZ)/3\n[0055] 同时固定翼要害点区域A5在整体图像的范围内。\n[0056] 进一步地，本发明的步骤S6中的具体方法为：\n[0057] 对目标区域图像G4中的固定翼要害点区域A5求解最大连通域重心M，其计算公式为：\n[0058]\n[0059]\n[0060] 其中，(Mx，My)为最大连通域重心M的坐标，(xi,yi)为连通域中第i个像素的坐标，k为连通域的像素个数。\n[0061] 本发明产生的有益效果是：本发明的空中非合作目标固定翼要害点检测方法，通过空中固定翼要害点检测算法，检测固定翼要害点的位置，通过对固定翼飞机在二维图像平面上的朝向进行判断，从而准确检测到固定翼尾翼要害点位置。\n附图说明\n[0062] 下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：\n[0063] 图1为本发明实施例空中固定翼要害点检测方法流程图；\n[0064] 图2为固定翼检测的输入图像；\n[0065] 图3为S2步骤处理得到的G3图像；\n[0066] 图4为S3步骤处理得到的G4图像；\n[0067] 图5为S4、S5步骤处理后，目标区域A5被框出；\n[0068] 图6为S6步骤处理后，目标要害点标记。\n具体实施方式\n[0069] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。\n[0070] 本发明通过空中固定翼要害点检测算法，检测固定翼要害点的位置，在固定翼飞机在像平面上的朝向进行判断，从而准确检测到尾翼要害点位置。\n[0071] 本发明的目的在于，为对空中固定翼要害点锁定系统，提供一种高效的定位方法，如图1所示，包括以下步骤：\n[0072] S1、输入检测图像G1，如图2所示，并对其进行中值滤波，使用6×6模板进行中值滤波，去除检测图像G1的噪声,得到去噪图像G2；\n[0073] S2、对去噪图像G2进行二值化处理得到二值图像G3，如图3所示，并得到目标矩形区域D2,将该区域裁剪成目标区域图像G4，如图4所示；\n[0074] S3、将目标区域图像G4使用双线性插值缩放成小图像G5；\n[0075] S4、将缩放图像G5的数据存放在一维数组A4中，并将其传入训练好的SVM模型，SVM模型的分类器输出目标固定翼飞机朝向H＝1；\n[0076] S5、根据目标矩形区域D2得到目标区域矩形顶点信息D，利用目标固定翼飞机朝向H＝1和目标区域矩形顶点信息D计算固定翼要害点区域A5，如图5所示；\n[0077] S6、对目标区域图像G4中的固定翼要害点区域A5求解最大连通域重心M，最大连通域重心M的坐标即为固定翼要害点，如图6所示。\n[0078] 步骤S2中的具体方法为：\n[0079] S21、对去噪图像G2使用Kittler算法二值化处理得到二值图像G3；\n[0080] S22、遍历二值图像G3，寻找到横纵坐标的最大最小值，从而确定目标区域矩形区域D2；其中心坐标为(D2x，D2y)；目标区域矩形区域D2水平长度为DS，竖直长度为DZ；\n[0081] S23、根据目标区域矩形区域D2对二值图像G3进行裁剪，得到目标区域图像G4。\n[0082] 步骤S3中的具体方法为：\n[0083] S3、使用双线性差值法将G4图像缩放为一个较小的G5图像。\n[0084] 步骤S4中的具体方法为：\n[0085] S41、将缩放图像G5的值转换成一维数组A4；\n[0086] S42、获取训练集图片，将训练集图片中的多张固定翼飞行图片人工分成9类不同的朝向的图片，9类分别为飞机机头朝0度，45度，90度，135度，180度，235度，270度，315度，及飞机机身垂直于像平面的情况；将训练集图片经过步骤S1、步骤S2、步骤S3、步骤S41处理后进行训练，得到训练好的SVM分类器模型；\n[0087] S43、将一维数组A4的数据输入到训练好的SVM分类器模型；分类器输出目标固定翼飞机朝向H；朝向H取值有0、1、2、3、4、5、6、7、8，分别代表飞机机头朝0度，45度，90度，135度，180度，235度，270度，315度，及飞机机身垂直于像平面的情况。\n[0088] 步骤S5中的具体方法为：\n[0089] S51、将目标矩形区域D2，横纵坐标三等分，形成9个矩形子区域；\n[0090] S52、由目标固定翼飞机朝向H信息来选取对应的子区域如，下表所示，并求解对应子区域的中心坐标C5；\n[0091]\n3 2 1\n4 8 0\n5 6 7\n[0092] 其中：\n[0093] H＝0时，C5中心坐标公式为：\n[0094] C5x＝D2x‑DS/3\n[0095] C5y＝D2y\n[0096] H＝1时，C5中心坐标公式为：\n[0097] C5x＝D2x‑DS/3\n[0098] C5y＝D2y+DZ/3\n[0099] H＝2时，C5中心坐标公式为：\n[0100] C5x＝D2x\n[0101] C5y＝D2y+DZ/3\n[0102] H＝3时，C5中心坐标公式为：\n[0103] C5x＝D2x+DS/3\n[0104] C5y＝D2y+DZ/3\n[0105] H＝4时，C5中心坐标公式为：\n[0106] C5x＝D2x+DS/3\n[0107] C5y＝D2y\n[0108] H＝5时，C5中心坐标公式为：\n[0109] C5x＝D2x+DS/3\n[0110] C5y＝D2y‑DZ/3\n[0111] H＝6时，C5中心坐标公式为：\n[0112] C5x＝D2x\n[0113] C5y＝D2y‑DZ/3\n[0114] H＝7时，C5中心坐标公式为：\n[0115] C5x＝D2x‑DS/3\n[0116] C5y＝D2y‑DZ/3\n[0117] H＝8时，C5中心坐标公式为：\n[0118] C5x＝D2x\n[0119] C5y＝D2y\n[0120] 其中，目标区域矩形区域D2的中心坐标为(D2x，D2y)；目标区域矩形区域D2水平长度为DS，竖直长度为DZ；\n[0121] S53、根据每个子区域的中心坐标C5，计算固定翼要害点区域A5；固定翼要害点区域A5的中心坐标为C5，边长为L5；边长L5的计算公式如下：\n[0122] L5＝MAX(DS,DZ)/3\n[0123] 同时固定翼要害点区域A5在整体图像的范围内。\n[0124] 步骤S6中的具体方法为：\n[0125] 对目标区域图像G4中的固定翼要害点区域A5求解最大连通域重心M，其计算公式为：\n[0126]\n[0127]\n[0128] 其中，(Mx，My)为最大连通域重心M的坐标，(xi,yi)为连通域中第i个像素的坐标，k为连通域的像素个数。\n[0129] 应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。