被动式太赫兹人体安检图像目标检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110544227A(43)申请公布日2019.12.06(21)申请号201810534667.8G06T7/269(2017.01)(22)申请日2018.05.29G01V8/10(2006.01)(71)申请人中国科学院电子学研究所地址100190北京市海淀区北四环西路19号(72)发明人李超李睿吴世有王顺方广有(74)专利代理机构中科专利商标代理有限责任公司11021代理人李坤(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/12(2017.01)G06T7/136(2017.01)G06T7/70(2017.01)权利要求书2页说明书8页附图8页(54)发明名称被动式太赫兹人体安检图像目标检测方法(57)摘要本公开提供一种被动式太赫兹人体安检图像目标检测方法，包括步骤A：利用C-V模型对太赫兹安检图像进行图像分割，并对图像分割结果进行二值化处理得到二值化太赫兹图像；步骤B：对步骤A所得到的二值化太赫兹图像进行预处理，补偿无关区域背景，再采用二值图像连通区域标记方法标记并提取出太赫兹图像中隐藏目标的个数和位置；以及步骤C：根据步骤B所标记和提取出的隐藏目标的二值化太赫兹图像，采用目标轮廓跟踪的方法提取目标的轮廓，进而完成被动式太赫兹人体安检图像目标的检测，提升人体安检设备的准确率和安检效率。CN110544227ACN110544227A权利要求书1/2页1.一种被动式太赫兹人体安检图像目标检测方法，包括：步骤A：利用C-V模型对太赫兹安检图像进行图像分割，并对图像分割结果进行二值化处理得到二值化太赫兹图像；步骤B：对步骤A所得到的二值化太赫兹图像进行预处理，补偿无关区域背景，再采用二值图像连通区域标记方法标记并提取出太赫兹图像中隐藏目标的个数和位置；以及步骤C：根据步骤B所标记和提取出的隐藏目标的二值化太赫兹图像，采用目标轮廓跟踪的方法提取目标的轮廓。2.根据权利要求1所述的被动式太赫兹人体安检图像目标检测方法，其中，所述步骤A中将该C-V模型应用到边缘模糊的太赫兹被动图像的分割处理上，一次性分割出人体区域和目标。3.根据权利要求1所述的被动式太赫兹人体安检图像目标检测方法，其中，所述步骤A中，引入能量函数F(c1，c2，C)表征提取到的太赫兹图像轮廓的效果，能量函数F(c1，c2，C)公式如下：2F(c1，c2，C)＝μ·Length(C)+ν·Area(inside(C))+λ1∫inside(C)|u0(x，y)-c1|dxdy+λ22∫outside(C)|u0(x，y)-c2|dxdy其中，C是提取的轮廓，u0是太赫兹图像像素值矩阵，c1、c2分别是轮廓C内部与外部像素值的均值，μ，ν，λ1，λ2均是可调节的参数，Length(C)是分割出的轮廓线的长度，Area(inside(C))是轮廓内部区域的面积；C-V模型通过轮廓C将图像的像素点数值分成了两类，能量函数F(c1，c2，C)表征了分类后类内方差的大小，当轮廓位于目标边缘时，类内方差最小。4.根据权利要求3所述的被动式太赫兹人体安检图像目标检测方法，其中，增加轮廓长度与轮廓内部区域面积的约束项，将太赫兹图像分割问题转成了以下的约束最优化问题，如以下公式所示：能量函数F(c1，c2，C)写成水平集形式，将轮廓C的表达改成一个二元函数φ(x，y)满足φ(x，y)＝0的所有像素点位置(x，y)的形式，使轮廓演变过程中可以发生拓扑性的改变，水平集形式的表达中引入以下的阶跃函数H用于区别图像中轮廓内外像素区域，H函数形式如下：其中ε为控制参数，z为自变量，将F(c1，c2，C)中轮廓C用一个二维曲面函数φ(x，y)并结合H函数改写成以下形式：其中，δ是阶跃函数H的导数，固定c1、c2，F是关于φ的泛函，其最小化问题可通过变分法求解φ的梯度下降流，推导出该二维变分问题的梯度下降流由下述公式导出：2CN110544227A权利要求书2/2页其中，F为F(c1，c2，C)表达式积分号内部公式，t是时间变量，将其代入上式得：其中，是梯度算子，div是散度算子。5.根据权利要求1所述的被动式太赫兹人体安检图像目标检测方法，步骤B中所述对步骤A所得到的二值化太赫兹图像预处理，补偿无关区域背景，即将无关区域的像素置0。6.根据权利要求1所述的被动式太赫兹人体安检图像目标检测方法，所述步骤B中二值图像连通区域标记方法包括：步骤1：逐行扫描图像，将每一行中连续的白色像素组成的一个序列称作一个团，记录它的起点start、终点end及所在行号；步骤2：行扫描时，对于第一行除外的其他所有行里的团，如果与前一行中所有团都没有重合区域，则给它一个新标号；如果它仅与上一行中一个团有重合区域，则