【摘 要】
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利用毫米波在穿透性、安全性方面的特点,主动式毫米波可有效地对被衣物覆盖的体表目标成像,因此基于毫米波图像的违禁品检测在机场违禁物品检查等安全领域得到广泛的关注。但是毫米波成像由于辐射强度、成像角度或成像环境等因素会引起纹理模糊、对比度低和噪声偏高等现象,导致目标和背景间灰度差异小、形状多变;还会由于复杂背景条件下多目标成像相互干扰,目标特征混乱,难以实现有效检测。现有的目标检测算法对毫米波图像的采
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利用毫米波在穿透性、安全性方面的特点,主动式毫米波可有效地对被衣物覆盖的体表目标成像,因此基于毫米波图像的违禁品检测在机场违禁物品检查等安全领域得到广泛的关注。但是毫米波成像由于辐射强度、成像角度或成像环境等因素会引起纹理模糊、对比度低和噪声偏高等现象,导致目标和背景间灰度差异小、形状多变;还会由于复杂背景条件下多目标成像相互干扰,目标特征混乱,难以实现有效检测。现有的目标检测算法对毫米波图像的采集质量依赖程度高,缺乏泛化能力,鲁棒性不强。本文针对上述问题,依托实际科研项目,开展毫米波图像目标检测算法研究,主要内容如下:（1）针对毫米波图像中目标和背景特征区分度不足、灰度差异小、目标定位困难的问题,提出了基于频域显著性的毫米波全局目标检测算法。该算法主要由检测预处理、前景——背景分离、目标检测三个部分组成。首先利用双边滤波去噪,结合OTSU阈值分割及形态学运算设计掩膜匹配算法提取人体区域;然后根据稀疏编码理论优化信息表达方式并利用频域显著性定位前景,背景抑制后分离前景得到显著目标;最后通过阈值分割及连通域标记完成检测。采用HD-AIT毫米波人体安全扫描数据集进行检测实验,实验结果表明所提算法与典型的主动式毫米波成像检测算法相比,检出率分别提高了5.87%和9.08%,误报率降低了0.11%和5.28%。对低质量毫米波图像的灰度差异不明显、目标特征不显著等问题有较好的适应能力。（2）针对毫米波图像中人体不同部位呈现不同结构特性,违禁物品和人体区域相互影响和干扰,目标检测困难的问题,提出了基于显著性增强的毫米波局部目标检测算法。该算法由人体区域分割、区域判定增强、聚类分割及检测三个部分组成。首先利用掩膜匹配提取人体区域,再根据人体结构特征分区域处理;然后根据各区域特点设计对称判定策略判定目标的存在性,对存在目标的区域显著性增强提高图像对比度并优化视觉效果;最后通过K-means聚类分割及连通域标记完成检测。采用HD-AIT毫米波人体安全扫描数据集进行检测实验,实验结果表明所提算法与典型的主动式毫米波成像检测算法相比,检出率分别提高了8.28%和5.07%,误报率降低了5.48%和0.31%。算法以局部特征信息为载体,对低质量毫米波图像人体结构多变、目标背景特征区分不明确、检测困难等问题有较好的适应能力。综上所述,基于频域显著性的全局目标检测算法可以较好的处理低质量毫米波图像,目标定位准确,鲁棒性强;基于显著性增强的毫米波局部目标检测算法更加强调局部特征,可以更好的处理可靠信息相互干扰的低质量毫米波图像。
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