一种基于图像和微波遥感技术的显著物体检测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及视觉处理技术领域，尤其是涉及一种基于图像和微波遥感技术的显著物体检测方法。
【背景技术】
[0002]视觉显著图的检测在近几年来有大量深入、有趣的研究及应用。简单来说，视觉显著性驱动人类感知注意，使人的感知注意能更加关注于一些显著的物体。基于视觉的显著物体检测技术已经提出，在经典的视觉注意计算模型中采用的显著性度量方法是基于像素与其周围邻域的局部视觉特征差异。但是基于视觉的显著物体检测技术仍然存在没有充分利用显著物体的边缘属性使得现有的显著物体检测准确度不高的缺陷。
[0003]无线电波在各向异性介质中传播时极化的改变。一种极化态的发射波，在传播过程中除有与发射波极化相同的所谓同极化分量外，还有一部分能量转换为正交极化波能量，即产生交叉极化波分量。去极化是指跨膜电位处于较原来的参照状态下的跨膜电位更正(膜电位的绝对值较低)的状态。去极化常用交叉极化分辨率(Cross Polarizat1nDiscriminat1n,XPD)表示。XPD是指发射单一极化信号时，接收点场的同极化分量与交叉极化分量的功率比。XPD越大，表示去极化效应越小。
【发明内容】
[0004]本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于图像和微波遥感技术的显著物体检测方法，利用了电磁波在边缘的衍射包含无线电波极化特性的物理现象:当某一区域具有高XPD时，则表明该区域中存在边缘，大大提高显著检测的准确性，灵活地应用于不同类型的机器人。
[0005]本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
[0006]—种基于图像和微波遥感技术的显著物体检测方法，包括:
[0007]步骤S1:摄像头采集物体所在区域的图像，基于视觉的显著性生成显著图；
[0008]步骤S2:天线朝向物体所在区域发射和接收微波信号，基于微波的视觉边缘检测，根据接收的微波信号的交叉极化分辨率划分区域后生成边缘图；
[0009]步骤S3:比较显著图中初始显著物体的边缘与边缘图中高交叉极化分辨率区域，得到有效显著物体；
[0010]步骤S4:根据有效显著物体的检测信息进行图像处理。
[0011]所述有效显著物体为在高交叉极化分辨率区域中显示边缘的初始显著物体。
[0012]所述步骤S2具体为:
[0013]201:发射端天线朝向物体所在区域发射微波信号；
[0014]202:接收端天线通过扫描物体所在区域来接收微波信号；
[0015]203:由接收的微波信号得到各个方向的交叉极化分辨率；
[0016]204:得到交叉极化分辨率在方向上的分布图；
[0017]205:根据交叉极化分辨率之间的相似度将分布图划分为多个区域；
[0018]206:根据交叉极化分辨率的数值范围对区域进行再次划分得到边缘图，并标记高交叉极化分辨率区域，所述高交叉极化分辨率区域对应的交叉极化分辨率大于阈值。
[0019]所述发射端天线为定向天线，发射端天线发射的微波信号为窄带随机信号或单音信号。
[0020]所述接收端天线为一个或者多个，一个接收端天线通过旋转对物体所在区域进行顺序扫描，多个接收端天线构成阵列并对物体所在区域进行定向扫描。
[0021]所述接收端天线采用具有水平极化和垂直极化状态的天线或者可定向旋转90度的线性极化天线。
[0022]所述摄像头、发射端天线和接收端天线均在同一平面上。
[0023]所述阈值为通过校正测量得到或直接设定得到。
[0024]所述图像处理包括图像分割、物体识别和图像压缩。
[0025]与现有技术相比，本发明具有以下优点:
[0026]I)本发明在除了生成传统的显著图之外，还利用微波设备生成了边缘图，图片上所示的常见的视觉显著检测结果与同一张图片的边缘图相对应，只有通过微波在包含显著物体边框的相同区域内检测到边缘时，才认为该区域的显著物体是真实存在的，通过将显著物体边缘与边缘图中的高交叉极化分辨率(Cross Polarizat1n Discriminat1n,XPD)区域一一比较，从而找到有效的显著物体，与传统方法相比，结合了传统的基于视觉的显著性提取方法和基于微波的视觉边缘检测技术，可以大大提高显著检测的准确性，同时简单易行、快捷有效。
[0027]2)本发明利用微波特性来检测边缘，能有效反馈物体信息，且不需要针对不同的环境具备特定的适应性，更简单可行，有效性更好。
[0028]3)本发明所需的微波设备是广泛普及的，成本合理的标准设备，同时，天线的控制，XPDs的计算，边缘图和显著图的比较都可以通过数字信号处理器(Digital SignalProcessor，简称DSP)或者机器人上的软件执行，简单方便，这些特性使得本发明可以灵活地应用于不同类型的机器人的视觉处理。
[0029]4)发射端天线发射的微波信号为窄带的随机信号或者单音信号，选择前者可以提高信噪比(Signal to Noise Rat1，简称SNR)，但其复杂度和收发成本比单音信号高，提供不同的天线设计方案，适用于不同工程中要求与成本选择。
[0030]5)摄像头、发射端天线和接收端天线均在同一平面上，简化后续显著图与边缘图的对比复杂度，提供数据可靠性。
[0031]6)接收端天线采用不同类型的天线以及不同的安装方式，使得其可以从水平极化和垂直极化方向接收信号，从而可以顺利从接收信号中获取XPD，根据不同工程中要求与成本可选择合适的天线设计方案。
【附图说明】
[0032]图1为多径的DoAs和极化状态示意图；
[0033]其中，(Ia)为多径的DoAs示意图，(Ib)为多径的极化状态示意图；
[0034]图2为本发明方法整体流程图；
[0035]图3为本发明方法中步骤S2的详细流程图；
[0036]图4为机器人平板配置示意图；
[0037]其中，(4a)为采用可旋转至不同方向的单天线作为接收端天线的机器人平板配置示意图，(4b)为采用可行车定向波束的天线阵列作为接收端天线的机器人平板配置示意图；
[0038]图5为实施例中边缘图的示意图；
[0039]图6为采用一个接收端天线时的扫描顺序。
【具体实施方式】
[0040]下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
[0041]在机器人的视觉处理中，如图1所示，指出了用广义空间交替期望最大化(space-alternating generalized expectat1n-maximizat1n，SAGE)算法对实测数据估计到的多路传播路径的波达方向(Direct1n of Arrival，简称DoAs)和极化状态。图(Ia)多径的DoAs示意图，该图的横坐标为入射电波的水平角，范围从右侧的-50度到左侧的40度，纵坐标为仰俯角，90度代表水平方向，图中画出的是从85度到110度；图(Ib)为多径的极化状态示意图，实测数据是用宽带信道探测器(PROP Sound)采集到的，该图的横坐标为入射电波的水平角，纵坐标为仰俯角，取值范围和图(Ia)相同。可以看到，图(Ia)中路径I到7的DoAs与相应右侧的建筑边缘相一致。由于发射端位于该建筑物的墙面下，并且在测试期间发射端到接收端没有直达的视距路径，因此，这些路径是由电磁波在建筑物边缘的衍射形成的。图(Ib)显示了沿着这些路径传播的接收信号的极化状态，其中蓝色的椭圆表示发射信号是垂直极化时接收信号的极化状态，红色的椭圆表示发射信号是水平极化时接收信号的极化状态。由图1可知，对于路径I到7，蓝色椭圆在垂直方向上很窄，表明在衍射后垂直极化波仍然保持初始极化状态。类似地，路径I到7的红色椭圆在水平方向上也很窄，说明经过建筑物边缘衍射后的水平极化波仍然保持初始极化状态。这些现象清楚地表明:当物体具有边缘时，边缘和电磁波的相互作用并不会改变波的极化状态，xro可以作为检测电磁波传播时是否存在边缘的有效指标。
[0042]根据图1所示的原理，可以利用电磁波在边缘的衍射包含无线电波极化特性的物理现象实现显著物体的检测，如图2所示，一种基于图像和微波遥感技术的显著物体检测方法包括:
[0043]步骤S1:摄像头采集物体所在区域的图像，基于视觉的显著性生成显著图，此生成显著图的方法为现有技术公知。
[0044]步骤S2:天线朝向物体所在区域发射和接收微波信号，基于微波的视觉边缘检测，根据接收的微波信号的交叉极化分辨率划分区域后生成边缘图，即底层边缘图是基于测量到的来自不同方向的XPD建立的，这些不同的