本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種高分辨率一維距離像特征提取的方法及裝置。

背景技術(shù)：

高分辨一維距離像是目標(biāo)散射中心在雷達(dá)視線方向上的投影，反應(yīng)目標(biāo)各散射中心間的徑向位置關(guān)系，體現(xiàn)目標(biāo)的部分結(jié)構(gòu)特征，是雷達(dá)感知、識(shí)別目標(biāo)的重要途徑。對(duì)于高分辨一維距離像的特征提取是近幾年國(guó)內(nèi)外研究的重點(diǎn)，特征提取結(jié)果的好壞，直接影響著雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別效果的優(yōu)劣。

現(xiàn)有技術(shù)中，對(duì)一維距離像的特征提取方法有多種，例如，2007年劉先康在《電子器件》上的學(xué)術(shù)論文《基于HRRP偶數(shù)階中心矩特征的衛(wèi)星目標(biāo)識(shí)別》，論文中對(duì)一維距離像采用了偶數(shù)階中心矩特征提取的方法，但提取的特征不夠全面，也無(wú)法提取細(xì)節(jié)信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明公開了一種高分辨率一維距離像特征提取的方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中提取的特征信息不夠全面，也無(wú)法提取細(xì)節(jié)信息的問題。

本發(fā)明提供了以下的技術(shù)方案：

獲取高分辨一維距離像的目標(biāo)區(qū)域；

獲取所述目標(biāo)區(qū)域的堆的能量比例特征、堆的結(jié)構(gòu)比例特征和中心矩特征；

其中，獲取堆的能量比例特征的方法包括：

在平滑圖像中提取所述目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆；

其中每個(gè)堆均是由目標(biāo)區(qū)域中一個(gè)波峰及與所述波峰相鄰的兩個(gè)波谷組成，所述平滑圖像是對(duì)所述高分辨一維距離像進(jìn)行滾動(dòng)平滑處理得到的；

依據(jù)所述多個(gè)堆的能量和所述目標(biāo)區(qū)域的能量，分別獲取所述多個(gè)堆的能量比例特征；

其中所述堆的能量表示的是所述堆所在的距離單元幅度之和，所述目標(biāo)區(qū)域的能量表示的是目標(biāo)區(qū)域所在的距離單元幅度之和；

其中，獲取堆的結(jié)構(gòu)比例特征的方法包括：

在平滑圖像中提取所述目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆；

其中每個(gè)堆均是由目標(biāo)區(qū)域中一個(gè)波峰及與所述波峰相鄰的兩個(gè)波谷組成，所述平滑圖像是對(duì)所述高分辨一維距離像進(jìn)行滾動(dòng)平滑處理得到的；

依據(jù)堆的重心和所述目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)，獲取所述堆的結(jié)構(gòu)比例特征；

其中，獲取中心矩特征的方法包括：

對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分段處理，并對(duì)多個(gè)分段目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行歸一化處理；其中，所述分段目標(biāo)區(qū)域表示對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分段處理后的區(qū)域；

對(duì)歸一化處理后的多個(gè)分段目標(biāo)區(qū)域，分別進(jìn)行半階中心矩特征的提?。?/p>

其中所述半階中心矩表示中心矩的階數(shù)包含非整數(shù)階。

上述方法，優(yōu)選的，所述獲取高分辨一維距離像的目標(biāo)區(qū)域，包括：

獲取所述高分辨一維距離像的均值；

依據(jù)所述均值與預(yù)設(shè)的門限系數(shù)，獲取所述一維距離像中的目標(biāo)區(qū)域；所述目標(biāo)區(qū)域?yàn)榇笥谒鼍蹬c所述門限系數(shù)乘積對(duì)應(yīng)的區(qū)域。

上述方法，優(yōu)選的，所述在平滑圖像中提取所述目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆，包括：

獲取目標(biāo)區(qū)域中所有的波峰和波谷；

其中，符合波峰的條件為：所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)大于波峰閾值，且所述點(diǎn)的幅度值大于等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且大于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值；或者當(dāng)所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)的幅度值大于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值；

符合波谷的條件為：所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)小于波谷閾值，且所述點(diǎn)的幅度值小于等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且小于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值；或者當(dāng)所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)的幅度值小于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值；

在所有的波峰中，提取出滿足預(yù)設(shè)條件的有效波峰；

其中所述預(yù)設(shè)條件為將所有的波峰的幅度值按照從大到小的順序排序后，依次提取波峰并累計(jì)提取到的波峰的數(shù)量，當(dāng)累計(jì)提取的波峰的數(shù)量達(dá)到預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值時(shí)，當(dāng)前提取到的所有波峰為有效波峰。

依據(jù)所述有效波峰和波谷，獲得所述目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆；其中，每個(gè)堆均是由目標(biāo)區(qū)域中一個(gè)波峰及與所述波峰相鄰的兩個(gè)波谷組成。

上述方法，優(yōu)選的，依據(jù)所述堆的能量和所述目標(biāo)區(qū)域的能量，獲取所述堆的能量比例特征，包括：

獲取所述多個(gè)堆的能量和所述目標(biāo)區(qū)域的能量；其中每個(gè)堆的能量表示的是每個(gè)堆所在的距離單位幅度之和，所述目標(biāo)區(qū)域的能量表示的是目標(biāo)區(qū)域所在的距離單位幅度之和；

獲取所述堆的能量在所述目標(biāo)區(qū)域的能量中所占的比例；其中，所述比例表示的是堆的能量比例特征。

上述方法，優(yōu)選的，所述依據(jù)堆的重心的位置和所述目標(biāo)區(qū)域的邊界位置，獲取所述堆的結(jié)構(gòu)比例特征，包括：

將所述重心和目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)，按照預(yù)設(shè)的順序進(jìn)行排序，將排序之后的所述重心和邊界點(diǎn)表示為point(1),…,point(k+2)，其中，k表示重心的個(gè)數(shù)；

依據(jù)公式Proportion(i)＝(Point(i+1)-Point(i))/(Boundary_right-Boundary_left)，獲取所述堆的結(jié)構(gòu)比例特征；其中i＝1,2,…,k+2，Boundary_right和Boundary_left表示的是所述目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)。

上述方法，優(yōu)選的，所述對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分段處理，并對(duì)多個(gè)分段目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行歸一化處理，包括：

確定所述目標(biāo)區(qū)域的分段點(diǎn)，并以所述分段點(diǎn)為中心，將所述目標(biāo)區(qū)域劃分成兩個(gè)區(qū)域；其中，兩個(gè)區(qū)域分別表示為第一區(qū)域和第二區(qū)域；

對(duì)所述第一區(qū)域及所述第二區(qū)域進(jìn)行歸一化處理。

上述方法，優(yōu)選的，所述對(duì)歸一化處理后的多個(gè)分段目標(biāo)區(qū)域，分別進(jìn)行半階中心矩特征的提取，包括：

依據(jù)公式提取第一區(qū)域的P階中心矩特征；

依據(jù)公式提取第二區(qū)域的P階中心矩特征；

其中和分別為所述第一區(qū)域和所述第二區(qū)域的一階原點(diǎn)矩，表示歸一化后的目標(biāo)區(qū)域。

上述方法，優(yōu)選的，所述裝置包括：

第一獲取單元，用于獲取高分辨一維距離像的目標(biāo)區(qū)域；

第二獲取單元，用于獲取所述目標(biāo)區(qū)域的堆的能量比例特征、堆的結(jié)構(gòu)比例特征和中心矩特征；

其中，所述第二獲取單元包括：

第一提取子單元，用于在平滑圖像中提取所述目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆；

其中每個(gè)堆均是由目標(biāo)區(qū)域中一個(gè)波峰及與所述波峰相鄰的兩個(gè)波谷組成，所述平滑圖像是對(duì)所述高分辨一維距離像進(jìn)行滾動(dòng)平滑處理得到的；

第一獲取子單元，用于依據(jù)所述多個(gè)堆的能量和所述目標(biāo)區(qū)域的能量，分別獲取所述多個(gè)堆的能量比例特征；

其中所述堆的能量表示的是所述堆所在的距離單元幅度之和，所述目標(biāo)區(qū)域的能量表示的是目標(biāo)區(qū)域所在的距離單元幅度之和；

第二獲取子單元，用于依據(jù)堆的重心和所述目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)，獲取所述堆的結(jié)構(gòu)比例特征；

分段子單元，用于對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分段處理，并對(duì)多個(gè)分段目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行歸一化處理；其中，所述多個(gè)分段目標(biāo)區(qū)域表示對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分段處理后的多個(gè)區(qū)域；

第二提取子單元，用于對(duì)歸一化處理后的多個(gè)分段目標(biāo)區(qū)域，分別進(jìn)行半階中心矩特征的提??；

其中所述半階中心矩表示中心矩的階數(shù)包含非整數(shù)階。

上述方法，優(yōu)選的，所述第一獲取單元，包括：

第三獲取子單元，用于獲取所述高分辨一維距離像的均值；

第四獲取子單元，用于依據(jù)所述均值與預(yù)設(shè)的門限系數(shù)，獲取所述一維距離像中的目標(biāo)區(qū)域；所述目標(biāo)區(qū)域?yàn)榇笥谒鼍蹬c所述門限系數(shù)乘積對(duì)應(yīng)的區(qū)域。

上述方法，優(yōu)選的，所述第一子提取單元，包括：

第五獲取子單元，用于獲取目標(biāo)區(qū)域中所有的波峰和波谷；

其中，符合波峰的條件為：所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)大于波峰閾值，且所述點(diǎn)的幅度值大于等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且大于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值；或者當(dāng)所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)的幅度值大于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值；

符合波谷的條件為：所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)小于波谷閾值，且所述點(diǎn)的幅度值小于等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且小于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值；或者當(dāng)所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)的幅度值小于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值；

第三提取子單元，用于在所有的波峰中，提取出滿足預(yù)設(shè)條件的有效波峰；

其中所述預(yù)設(shè)條件為將所有的波峰的幅度值按照從大到小的順序排序后，依次提取波峰并累計(jì)提取到的波峰的數(shù)量，當(dāng)累計(jì)提取的波峰的數(shù)量達(dá)到預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值時(shí)，當(dāng)前提取到的波峰為有效波峰；

獲得子單元，用于依據(jù)所述有效波峰和波谷，獲得所述目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆；其中，每個(gè)堆均是由目標(biāo)區(qū)域中一個(gè)波峰及與所述波峰相鄰的兩個(gè)波谷組成。

本實(shí)施例公開了一種高分辨一維距離像特征提取的方法，包括：獲取高分辨率一維距離像的目標(biāo)區(qū)域，獲取所述目標(biāo)區(qū)域的堆能量比例特征、堆結(jié)構(gòu)比例特征和中心矩特征。通過(guò)獲取平滑圖像中目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆，其中每個(gè)堆均是由目標(biāo)區(qū)域中一個(gè)波峰及與所述波峰相鄰的兩個(gè)波谷組成，所述平滑圖像是對(duì)所述高分辨一維距離像進(jìn)行滾動(dòng)平滑處理得到的；獲取目標(biāo)區(qū)域的堆能量比例特征、堆結(jié)構(gòu)比例特征；通過(guò)對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分段半階中心矩提取的方法，獲取目標(biāo)區(qū)域的中心矩特征。從而使得提取的高分辨率一維距離像的特征更加全面，并且能夠提取到更多的細(xì)節(jié)信息。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)提供的附圖獲得其他的附圖。

圖1為一種高分辨一維距離像特征提取的方法的流程示意圖；

圖2為一種高分辨一維距離像特征提取的方法的流程示意圖；

圖3為一種高分辨一維距離像特征提取的方法的流程示意圖；

圖4為一種高分辨一維距離像特征提取的方法的流程示意圖；

圖5為一種高分辨一維距離像特征提取的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

參考圖1，示出了本發(fā)明實(shí)施例一種高分辨一維距離像特征提取的方法的流程示意圖。在本實(shí)施例中，所述方法例如可以包括：

S101：獲取高分辨一維距離像的目標(biāo)區(qū)域；

本實(shí)施例中，通過(guò)雷達(dá)檢測(cè)獲得待檢測(cè)目標(biāo)的高分辨一維距離像，并在所述高分辨一維距離像中獲取目標(biāo)區(qū)域，其中所述目標(biāo)區(qū)域可以為飛機(jī)或者艦船，并且，S101具體可以包括以下步驟：獲取所述高分辨一維距離像的均值；依據(jù)所述均值與預(yù)設(shè)的門限系數(shù)，獲取所述一維距離像中的目標(biāo)區(qū)域；所述目標(biāo)區(qū)域?yàn)榇笥谒鼍蹬c所述門限系數(shù)乘積對(duì)應(yīng)的區(qū)域。

舉例說(shuō)明：假設(shè)P(i)表示所述高分辨一維距離像，其中i＝1,2,…,N,N為距離單元數(shù)，首先要對(duì)高分辨一維距離像進(jìn)行歸一化處理，進(jìn)行歸一化處理依據(jù)以下的公式進(jìn)行其中表示歸一化后的高分辨一維距離像；然后獲取歸一化后的高分辨一維距離像的均值，在后依據(jù)以下公式并且，為了保證目標(biāo)區(qū)域全部被包含在獲取到的目標(biāo)區(qū)域中，可以通過(guò)擴(kuò)展距離單元數(shù)對(duì)獲取到的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)展。

除此之外，為了減少高分辨一維距離像的噪聲，提高特征提取的精確度，還可以對(duì)獲取到的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行平滑處理，通過(guò)以下的公式，對(duì)獲取到的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行滾動(dòng)平滑處理：其中M表示平滑尺度常數(shù)。

S102：獲取所述目標(biāo)區(qū)域的堆的能量比例特征、堆的結(jié)構(gòu)比例特征和中心矩特征。

其中，獲取堆的能量比例特征的方法包括：

S201：在平滑圖像中提取所述目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆。

其中每個(gè)堆均是由目標(biāo)區(qū)域中一個(gè)波峰及與所述波峰相鄰的兩個(gè)波谷組成，所述平滑圖像是對(duì)所述高分辨一維距離像進(jìn)行滾動(dòng)平滑處理得到的；

本實(shí)施例中，在平滑圖像中提取所述目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆具體可以包括以下步驟：

獲取目標(biāo)區(qū)域中所有的波峰和波谷。

其中，符合波峰的條件為：所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)大于波峰閾值，且所述點(diǎn)的幅度值大于等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且大于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值；或者當(dāng)所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)的幅度值大于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值。

符合波谷的條件為：所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)小于波谷閾值，且所述點(diǎn)的幅度值小于等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且小于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值；或者當(dāng)所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)的幅度值小于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值。

依據(jù)峰值從大到小的順序，在所有的波峰中提取預(yù)設(shè)數(shù)量的波峰。

依據(jù)所述預(yù)設(shè)數(shù)量的波峰和波谷，獲得所述目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆；其中，每個(gè)堆均是由目標(biāo)區(qū)域中一個(gè)波峰及與所述波峰相鄰的兩個(gè)波谷組成。

舉例說(shuō)明：獲取平滑圖像的堆，首先提取出所述目標(biāo)區(qū)域的波峰和波谷，其中波峰滿足以下兩個(gè)條件：1)大于波峰閾值；

2)TOP(i)＝{T(i)|(T(i)≥T(i-1)&T(i)＞T(i+1)||T(i)＞T(i)＞T(i-1)&T(i)＝T(i+1))，

其中i表示獲取的目標(biāo)區(qū)域中的距離單元的個(gè)數(shù)，TOP(i)表示波峰；波谷滿足以下兩個(gè)條件：1)小于波谷閾值；

2)Bottom(i)＝{T(i)|(T(i)≤T(i-1)&T(i)＜T(i+1)||T(i)＜T(i)＞T(i-1)&T(i)＝T(i+1))。

其中所述波峰閾值和波谷閾值為獲取的目標(biāo)區(qū)域均值的某個(gè)倍數(shù)，并且為了提高計(jì)算的精度，該倍數(shù)值可以根據(jù)姿態(tài)角和高分辨一維距離像的信噪比進(jìn)行自適應(yīng)的進(jìn)行調(diào)整，例如：當(dāng)姿態(tài)角越大，信噪比越低時(shí)，倍數(shù)越大，即波峰閾值和波谷閾值都越大。需要說(shuō)明的是，獲取波峰和波谷，可以是同時(shí)進(jìn)行的，也可以先獲取其中一個(gè)，再獲取另一個(gè)。對(duì)于獲取到的所有波峰還可以提取出滿足預(yù)設(shè)條件的有效波峰，其中，按照幅度值的高低從高到低進(jìn)行排序，然后依次提取波峰并累計(jì)提取到的波峰的數(shù)量，當(dāng)累計(jì)提取的波峰的數(shù)量達(dá)到預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值時(shí)，當(dāng)前提取到的波峰為有效波峰；或者直接提取出數(shù)量閾值之前的波峰，也就是提取出前L_N個(gè)波峰，其中L_N表示的是數(shù)量閾值。再后，依據(jù)所述有效波峰和波谷，獲取所述目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆；其中，每個(gè)堆均是由目標(biāo)區(qū)域中一個(gè)波峰及與所述波峰相鄰的兩個(gè)波谷組成。例如，可以表示為pile＝{Top(i),Bottom(m),Bottom(k)|i＞m&i＜k},其中pile表示堆，Top(i)為波峰，Bottom(m)可以是離Top(i)左側(cè)最近的波谷，Bottom(k)是離Top(i)右側(cè)最近的波谷，除此之外，統(tǒng)計(jì)出每個(gè)堆的面積，若是堆的面積過(guò)小則舍棄，在本實(shí)施例中，若堆的面積占總目標(biāo)區(qū)域總面積的比例小于0.1，則可以將該堆舍棄。

S202：依據(jù)所述多個(gè)堆的能量和所述目標(biāo)區(qū)域的能量，分別獲取所述多個(gè)堆的能量比例特征。

其中所述堆的能量表示的是所述堆所在的距離單元幅度之和，所述目標(biāo)區(qū)域的能量表示的是目標(biāo)區(qū)域所在的距離單元幅度之和。

本實(shí)施例中，獲取每個(gè)堆的能量比例特征，其實(shí)就是獲取每個(gè)堆所在的距離單元幅度之和與目標(biāo)區(qū)域所在的距離單元幅度之和的比值。

舉例說(shuō)明：第P個(gè)堆的能量大小，即第P個(gè)堆的距離單元幅度的和可以通過(guò)以下的公式獲得：目標(biāo)區(qū)域的能量大小，即目標(biāo)區(qū)域所占的距離單元幅度之和可以通過(guò)以下的公式獲得：則第P個(gè)堆的能量比例特征可以表示為

本實(shí)施例中，獲取堆的結(jié)構(gòu)比例特征的方法包括：

S301：在平滑圖像中提取所述目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆。

其中每個(gè)堆均是由目標(biāo)區(qū)域中一個(gè)波峰及與所述波峰相鄰的兩個(gè)波谷組成，所述平滑圖像是對(duì)所述高分辨一維距離像進(jìn)行滾動(dòng)平滑處理得到的；

本實(shí)施例中，S301與S201的操作方法是一致的，在上文中已經(jīng)對(duì)S201進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，在這里就不再贅述。

S302：依據(jù)堆的重心和所述目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)，獲取所述堆的結(jié)構(gòu)比例特征。

本實(shí)施例中，堆的結(jié)構(gòu)比例特征能夠體現(xiàn)堆的穩(wěn)定性，提取堆的結(jié)構(gòu)比例特征具體可以包括以下的步驟：將所述重心和所述目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)，按照預(yù)設(shè)的順序進(jìn)行排序，將排序之后的所述重心和邊界點(diǎn)表示為point(1),…,point(k+2)，其中，k表示重心的個(gè)數(shù)；依據(jù)以下的公式，Proportion(i)＝(Point(i+1)-Point(i))/(Boundary_right-Boundary_left)，獲取所述堆的結(jié)構(gòu)比例特征；其中i＝1,2,…,k+2，Boundary_right和Boundary_left表示的是所述目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)。

在本實(shí)施例中，由于重心具有更好的穩(wěn)定性，因此，在本實(shí)施例中，采用重心代表堆來(lái)計(jì)算堆與堆的邊界的長(zhǎng)度。首先，定義重心，假設(shè)：第P個(gè)堆的起始點(diǎn)為A，終點(diǎn)為B，X_i為點(diǎn)A到B中的任意一點(diǎn)的值，對(duì)X_i依據(jù)以下的公式進(jìn)行歸一化處理，然后依據(jù)以下的公式定義第P段的重心，其它段的重心也是通過(guò)同樣的方式獲得，假設(shè)各個(gè)段的重心可以為Barycenter(1)、Barycenter(2)，...,Barycenter(k)。然后，將獲取的每個(gè)堆的位置和目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)，按照位置從小到達(dá)的順序進(jìn)行排列，其中，目標(biāo)區(qū)域的邊界的位置可以為Boundry_left和Boundry_right，并假設(shè)目標(biāo)邊界和重心排列之后的點(diǎn)可以假設(shè)為point(1),point(2)…,point(k+2)，其中point(1)和point(k+2)為目標(biāo)區(qū)域的兩個(gè)邊界。再后，依據(jù)以下的公式，獲取每個(gè)堆的結(jié)構(gòu)比例特征，Proportion(i)＝(Point(i+1)-Point(i))/(Boundry_right-Boundry_lef)。

舉例說(shuō)明，假設(shè)獲取排序后第1段的結(jié)構(gòu)比例特征，第一段的結(jié)構(gòu)比例特征可以為：Proportion(1)＝(Point(2)-Point(1))/(Boundry_right-Boundry_lef)，其中Point(2)為第一段的重心，Point(1)為目標(biāo)區(qū)域的起始邊界點(diǎn)。

本實(shí)施例中，獲取中心矩特征的方法包括：

S401：對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分段處理，并對(duì)多個(gè)分段目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行歸一化處理；其中，所述多個(gè)分段目標(biāo)區(qū)域表示對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分段處理后的多個(gè)區(qū)域。

S402：對(duì)歸一化處理后的多個(gè)分段目標(biāo)區(qū)域，分別進(jìn)行半階中心矩特征的提?。黄渲兴霭腚A中心矩表示中心矩的階數(shù)包含非整數(shù)階。

本實(shí)施例中，由于中心矩特征隨著階數(shù)的增大，高階特征在分類器中的貢獻(xiàn)越來(lái)越小，為了能夠提取出更多對(duì)分類器有效的特征信息，可以采用本實(shí)施例的非整數(shù)階中心矩的特征提取方法，為了能夠提取出更多的信息，在進(jìn)行非整數(shù)階中心矩特征提取之前，對(duì)圖像進(jìn)行分段處理。其中，S401具體可以包括：確定所述目標(biāo)區(qū)域的分段點(diǎn)，并以所述分段點(diǎn)為中心，將所述目標(biāo)區(qū)域劃分成兩個(gè)區(qū)域；其中，兩個(gè)區(qū)域分別表示為第一區(qū)域和第二區(qū)域；對(duì)所述第一區(qū)域及所述第二區(qū)域進(jìn)行歸一化處理。

其中，S402具體可以包括：

依據(jù)公式提取第一區(qū)域的P階中心矩特征。

依據(jù)公式提取第二區(qū)域的P階中心矩特征。

其中和分別為所述第一區(qū)域和所述第二區(qū)域的一階原點(diǎn)矩，表示歸一化后的目標(biāo)區(qū)域。

舉例說(shuō)明：假設(shè)以散射中心n₀作為分段點(diǎn)，則目標(biāo)區(qū)域可以分段為i＝N,...,n₀,i＝n₀+1,...,M,為了描述方便，在本實(shí)施例中將i＝N,...,n₀段表示為第一區(qū)域，將i＝n₀+1,...,M段表示為第二區(qū)域。將對(duì)分段后的高分辨一維距離像通過(guò)以下的公式進(jìn)行歸一化處理，

其中，公式1)是對(duì)第一區(qū)域進(jìn)行歸一化處理，公式2)是對(duì)第二區(qū)域進(jìn)行歸一化處理。且

然后，對(duì)分段后的高分辨一維距離像進(jìn)行半階中心矩的特征提取，其中，所述半階中心矩，表示的是中心矩特征中包含非整數(shù)階。具體的為：

依據(jù)公式提取第一區(qū)域的P階中心矩特征。

依據(jù)公式提取第二區(qū)域的P階中心矩特征。

其中和分別為所述第一區(qū)域和所述第二區(qū)域的一階原點(diǎn)矩，表示歸一化后的目標(biāo)區(qū)域。

本實(shí)施例中，需要說(shuō)明的是，對(duì)于堆能量比例特征的提取、堆結(jié)構(gòu)比例特征的提取和半階中心矩特征的提取，可以是同時(shí)進(jìn)行的，也可以是依次進(jìn)行的，在本實(shí)施例中，不限定任何一個(gè)特征提取步驟的次序。

本實(shí)施例中，對(duì)高分辨一維距離像提取了目標(biāo)區(qū)域后，對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行堆能量比例特征的提取、堆結(jié)構(gòu)比例特征的提取以及對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分段處理，進(jìn)而對(duì)多個(gè)分段目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行半階中心矩特征進(jìn)行提取，能夠提取出更全面的信息，以及更多的細(xì)節(jié)信息。

參考圖4，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種高分辨率一維距離像特征提取的裝置，所述裝置例如可以包括：

第一獲取單元501，用于獲取高分辨一維距離像的目標(biāo)區(qū)域；

第二獲取單元502，用于獲取所述目標(biāo)區(qū)域的堆的能量比例特征、堆的結(jié)構(gòu)比例特征和中心矩特征；

其中，所述第二獲取單元502包括：

第一提取子單元503，用于在平滑圖像中提取所述目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆；

其中每個(gè)堆均是由目標(biāo)區(qū)域中一個(gè)波峰及與所述波峰相鄰的兩個(gè)波谷組成，所述平滑圖像是對(duì)所述高分辨一維距離像進(jìn)行滾動(dòng)平滑處理得到的；

第一獲取子單元504，用于依據(jù)所述多個(gè)堆的能量和所述目標(biāo)區(qū)域的能量，分別獲取所述多個(gè)堆的能量比例特征；

其中所述堆的能量表示的是所述堆所在的距離單元幅度之和，所述目標(biāo)區(qū)域的能量表示的是目標(biāo)區(qū)域所在的距離單元幅度之和；

第二獲取子單元505，用于依據(jù)堆的重心和所述目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)，獲取所述堆的結(jié)構(gòu)比例特征；

分段子單元506，用于對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分段處理，并對(duì)多個(gè)分段目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行歸一化處理；其中，所述多個(gè)分段目標(biāo)區(qū)域表示對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分段處理后的多個(gè)區(qū)域；

第二提取子單元507，用于對(duì)歸一化處理后的多個(gè)分段目標(biāo)區(qū)域，分別進(jìn)行半階中心矩特征的提??；

其中所述半階中心矩表示中心矩的階數(shù)包含非整數(shù)階。

可選的，所述第一獲取單元，包括：

第三獲取子單元，用于獲取所述高分辨一維距離像的均值；

第四獲取子單元，用于依據(jù)所述均值與預(yù)設(shè)的門限系數(shù)，獲取所述一維距離像中的目標(biāo)區(qū)域；所述目標(biāo)區(qū)域?yàn)榇笥谒鼍蹬c所述門限系數(shù)乘積對(duì)應(yīng)的區(qū)域。

可選的，所述第一子提取單元，包括：

第五獲取子單元，用于獲取目標(biāo)區(qū)域中所有的波峰和波谷；

其中，符合波峰的條件為：所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)大于波峰閾值，且所述點(diǎn)的幅度值大于等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且大于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值；或者當(dāng)所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)的幅度值大于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值；

符合波谷的條件為：所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)小于波谷閾值，且所述點(diǎn)的幅度值小于等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且小于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值；或者當(dāng)所述目標(biāo)區(qū)域中任意一點(diǎn)的幅度值小于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之前的點(diǎn)的幅度值，并且等于緊鄰所述點(diǎn)并在所述點(diǎn)之后的點(diǎn)的幅度值；

第三提取子單元，用于在所有的波峰中，提取出滿足預(yù)設(shè)條件的有效波峰；

其中所述預(yù)設(shè)條件為將所有的波峰的幅度值按照從大到小的順序排序后，依次提取波峰并累計(jì)提取到的波峰的數(shù)量，當(dāng)累計(jì)提取的波峰的數(shù)量達(dá)到預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值時(shí)，當(dāng)前提取到的波峰為有效波峰。

獲得子單元，用于依據(jù)所述有效波峰和波谷，獲得所述目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆；其中，每個(gè)堆均是由目標(biāo)區(qū)域中一個(gè)波峰及與所述波峰相鄰的兩個(gè)波谷組成。

可選的，所述第一獲取子單元，包括：

第六獲取子單元，用于獲取所述多個(gè)堆的能量和所述目標(biāo)區(qū)域的能量；其中每個(gè)堆的能量表示的是每個(gè)堆所在的距離單位幅度之和，所述目標(biāo)區(qū)域的能量表示的是目標(biāo)區(qū)域所在的距離單位幅度之和；

第七獲取子單元，用于獲取所述堆的能量在所述目標(biāo)區(qū)域的能量中所占的比例；其中，所述比例表示的是堆的能量比例特征。

可選的，所述第二獲取子單元，包括：

排序子單元，用于將所述重心和目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)，按照預(yù)設(shè)的順序進(jìn)行排序，將排序之后的所述重心和邊界點(diǎn)表示為point(1),…,point(k+2)，其中，k表示重心的個(gè)數(shù)；

第八獲取子單元，

用于依據(jù)公式Proportion(i)＝(Point(i+1)-Point(i))/(Boundary_right-Boundary_left)，獲取所述堆的結(jié)構(gòu)比例特征；其中i＝1,2,…,k+2，Boundary_right和Boundary_left表示的是所述目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)。

可選的，分段子單元，包括：

確定子單元，用于確定所述目標(biāo)區(qū)域的分段點(diǎn)，并以所述分段點(diǎn)為中心，將所述目標(biāo)區(qū)域劃分成兩個(gè)區(qū)域；其中，兩個(gè)區(qū)域分別表示為第一區(qū)域和第二區(qū)域；

歸一化子單元，用于對(duì)所述第一區(qū)域及所述第二區(qū)域進(jìn)行歸一化處理。

可選的，所述第二提取子單元，包括：

第二提取子單元，用于依據(jù)公式提取第一區(qū)域的P階中心矩特征；

第三提取子單元，用于依據(jù)公式提取第二區(qū)域的P階中心矩特征；

其中和分別為所述第一區(qū)域和所述第二區(qū)域的一階原點(diǎn)矩，表示歸一化后的目標(biāo)區(qū)域。

通過(guò)提供的所述裝置，獲取高分辨率一維距離像的目標(biāo)區(qū)域，獲取所述目標(biāo)區(qū)域的堆能量比例特征、堆結(jié)構(gòu)比例特征和中心矩特征。通過(guò)獲取平滑圖像中目標(biāo)區(qū)域的多個(gè)堆，其中每個(gè)堆均是由目標(biāo)區(qū)域中一個(gè)波峰及與所述波峰相鄰的兩個(gè)波谷組成，所述平滑圖像是對(duì)所述高分辨一維距離像進(jìn)行滾動(dòng)平滑處理得到的；獲取目標(biāo)區(qū)域的堆能量比例特征、堆結(jié)構(gòu)比例特征；通過(guò)對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分段半階中心矩提取的方法，獲取目標(biāo)區(qū)域的中心矩特征。從而使得提取的高分辨率一維距離像的特征更加全面，并且能夠提取到更多的細(xì)節(jié)信息。

需要說(shuō)明的是，本說(shuō)明書中的各個(gè)實(shí)施例均采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見即可。

對(duì)所公開的實(shí)施例的上述說(shuō)明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。對(duì)這些實(shí)施例的多種修改對(duì)本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來(lái)說(shuō)將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本發(fā)明將不會(huì)被限制于本文所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點(diǎn)相一致的最寬的范圍。