一種基于圖像和微波遙感技術的顯著物體檢測方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及視覺處理技術領域，尤其是涉及一種基于圖像和微波遙感技術的顯著物體檢測方法。
【背景技術】
[0002]視覺顯著圖的檢測在近幾年來有大量深入、有趣的研究及應用。簡單來說，視覺顯著性驅動人類感知注意，使人的感知注意能更加關注于一些顯著的物體。基于視覺的顯著物體檢測技術已經提出，在經典的視覺注意計算模型中采用的顯著性度量方法是基于像素與其周圍鄰域的局部視覺特征差異。但是基于視覺的顯著物體檢測技術仍然存在沒有充分利用顯著物體的邊緣屬性使得現有的顯著物體檢測準確度不高的缺陷。
[0003]無線電波在各向異性介質中傳播時極化的改變。一種極化態的發射波，在傳播過程中除有與發射波極化相同的所謂同極化分量外，還有一部分能量轉換為正交極化波能量，即產生交叉極化波分量。去極化是指跨膜電位處于較原來的參照狀態下的跨膜電位更正(膜電位的絕對值較低)的狀態。去極化常用交叉極化分辨率(Cross Polarizat1nDiscriminat1n,XPD)表示。XPD是指發射單一極化信號時，接收點場的同極化分量與交叉極化分量的功率比。XPD越大，表示去極化效應越小。
【發明內容】
[0004]本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基于圖像和微波遙感技術的顯著物體檢測方法，利用了電磁波在邊緣的衍射包含無線電波極化特性的物理現象:當某一區域具有高XPD時，則表明該區域中存在邊緣，大大提高顯著檢測的準確性，靈活地應用于不同類型的機器人。
[0005]本發明的目的可以通過以下技術方案來實現:
[0006]—種基于圖像和微波遙感技術的顯著物體檢測方法，包括:
[0007]步驟S1:攝像頭采集物體所在區域的圖像，基于視覺的顯著性生成顯著圖；
[0008]步驟S2:天線朝向物體所在區域發射和接收微波信號，基于微波的視覺邊緣檢測，根據接收的微波信號的交叉極化分辨率劃分區域后生成邊緣圖；
[0009]步驟S3:比較顯著圖中初始顯著物體的邊緣與邊緣圖中高交叉極化分辨率區域，得到有效顯著物體；
[0010]步驟S4:根據有效顯著物體的檢測信息進行圖像處理。
[0011]所述有效顯著物體為在高交叉極化分辨率區域中顯示邊緣的初始顯著物體。
[0012]所述步驟S2具體為:
[0013]201:發射端天線朝向物體所在區域發射微波信號；
[0014]202:接收端天線通過掃描物體所在區域來接收微波信號；
[0015]203:由接收的微波信號得到各個方向的交叉極化分辨率；
[0016]204:得到交叉極化分辨率在方向上的分布圖；
[0017]205:根據交叉極化分辨率之間的相似度將分布圖劃分為多個區域；
[0018]206:根據交叉極化分辨率的數值范圍對區域進行再次劃分得到邊緣圖，并標記高交叉極化分辨率區域，所述高交叉極化分辨率區域對應的交叉極化分辨率大于閾值。
[0019]所述發射端天線為定向天線，發射端天線發射的微波信號為窄帶隨機信號或單音信號。
[0020]所述接收端天線為一個或者多個，一個接收端天線通過旋轉對物體所在區域進行順序掃描，多個接收端天線構成陣列并對物體所在區域進行定向掃描。
[0021]所述接收端天線采用具有水平極化和垂直極化狀態的天線或者可定向旋轉90度的線性極化天線。
[0022]所述攝像頭、發射端天線和接收端天線均在同一平面上。
[0023]所述閾值為通過校正測量得到或直接設定得到。
[0024]所述圖像處理包括圖像分割、物體識別和圖像壓縮。
[0025]與現有技術相比，本發明具有以下優點:
[0026]I)本發明在除了生成傳統的顯著圖之外，還利用微波設備生成了邊緣圖，圖片上所示的常見的視覺顯著檢測結果與同一張圖片的邊緣圖相對應，只有通過微波在包含顯著物體邊框的相同區域內檢測到邊緣時，才認為該區域的顯著物體是真實存在的，通過將顯著物體邊緣與邊緣圖中的高交叉極化分辨率(Cross Polarizat1n Discriminat1n,XPD)區域一一比較，從而找到有效的顯著物體，與傳統方法相比，結合了傳統的基于視覺的顯著性提取方法和基于微波的視覺邊緣檢測技術，可以大大提高顯著檢測的準確性，同時簡單易行、快捷有效。
[0027]2)本發明利用微波特性來檢測邊緣，能有效反饋物體信息，且不需要針對不同的環境具備特定的適應性，更簡單可行，有效性更好。
[0028]3)本發明所需的微波設備是廣泛普及的，成本合理的標準設備，同時，天線的控制，XPDs的計算，邊緣圖和顯著圖的比較都可以通過數字信號處理器(Digital SignalProcessor，簡稱DSP)或者機器人上的軟件執行，簡單方便，這些特性使得本發明可以靈活地應用于不同類型的機器人的視覺處理。
[0029]4)發射端天線發射的微波信號為窄帶的隨機信號或者單音信號，選擇前者可以提高信噪比(Signal to Noise Rat1，簡稱SNR)，但其復雜度和收發成本比單音信號高，提供不同的天線設計方案，適用于不同工程中要求與成本選擇。
[0030]5)攝像頭、發射端天線和接收端天線均在同一平面上，簡化后續顯著圖與邊緣圖的對比復雜度，提供數據可靠性。
[0031]6)接收端天線采用不同類型的天線以及不同的安裝方式，使得其可以從水平極化和垂直極化方向接收信號，從而可以順利從接收信號中獲取XPD，根據不同工程中要求與成本可選擇合適的天線設計方案。
【附圖說明】
[0032]圖1為多徑的DoAs和極化狀態示意圖；
[0033]其中，(Ia)為多徑的DoAs示意圖，(Ib)為多徑的極化狀態示意圖；
[0034]圖2為本發明方法整體流程圖；
[0035]圖3為本發明方法中步驟S2的詳細流程圖；
[0036]圖4為機器人平板配置示意圖；
[0037]其中，(4a)為采用可旋轉至不同方向的單天線作為接收端天線的機器人平板配置示意圖，(4b)為采用可行車定向波束的天線陣列作為接收端天線的機器人平板配置示意圖；
[0038]圖5為實施例中邊緣圖的示意圖；
[0039]圖6為采用一個接收端天線時的掃描順序。
【具體實施方式】
[0040]下面結合附圖和具體實施例對本發明進行詳細說明。本實施例以本發明技術方案為前提進行實施，給出了詳細的實施方式和具體的操作過程，但本發明的保護范圍不限于下述的實施例。
[0041]在機器人的視覺處理中，如圖1所示，指出了用廣義空間交替期望最大化(space-alternating generalized expectat1n-maximizat1n，SAGE)算法對實測數據估計到的多路傳播路徑的波達方向(Direct1n of Arrival，簡稱DoAs)和極化狀態。圖(Ia)多徑的DoAs示意圖，該圖的橫坐標為入射電波的水平角，范圍從右側的-50度到左側的40度，縱坐標為仰俯角，90度代表水平方向，圖中畫出的是從85度到110度；圖(Ib)為多徑的極化狀態示意圖，實測數據是用寬帶信道探測器(PROP Sound)采集到的，該圖的橫坐標為入射電波的水平角，縱坐標為仰俯角，取值范圍和圖(Ia)相同。可以看到，圖(Ia)中路徑I到7的DoAs與相應右側的建筑邊緣相一致。由于發射端位于該建筑物的墻面下，并且在測試期間發射端到接收端沒有直達的視距路徑，因此，這些路徑是由電磁波在建筑物邊緣的衍射形成的。圖(Ib)顯示了沿著這些路徑傳播的接收信號的極化狀態，其中藍色的橢圓表示發射信號是垂直極化時接收信號的極化狀態，紅色的橢圓表示發射信號是水平極化時接收信號的極化狀態。由圖1可知，對于路徑I到7，藍色橢圓在垂直方向上很窄，表明在衍射后垂直極化波仍然保持初始極化狀態。類似地，路徑I到7的紅色橢圓在水平方向上也很窄，說明經過建筑物邊緣衍射后的水平極化波仍然保持初始極化狀態。這些現象清楚地表明:當物體具有邊緣時，邊緣和電磁波的相互作用并不會改變波的極化狀態，xro可以作為檢測電磁波傳播時是否存在邊緣的有效指標。
[0042]根據圖1所示的原理，可以利用電磁波在邊緣的衍射包含無線電波極化特性的物理現象實現顯著物體的檢測，如圖2所示，一種基于圖像和微波遙感技術的顯著物體檢測方法包括:
[0043]步驟S1:攝像頭采集物體所在區域的圖像，基于視覺的顯著性生成顯著圖，此生成顯著圖的方法為現有技術公知。
[0044]步驟S2:天線朝向物體所在區域發射和接收微波信號，基于微波的視覺邊緣檢測，根據接收的微波信號的交叉極化分辨率劃分區域后生成邊緣圖，即底層邊緣圖是基于測量到的來自不同方向的XPD建立的，這些不同的