【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及isar图像处理，具体涉及一种基于关键帧提取的isar像仿真方法及系统。
技术介绍
1、逆合成孔径雷达(inverse syntheticaperture radar,isar)可以对远距离目标进行二维成像，因此受到了军民领域的重点关注。但是，使用isar像进行目标识别时，最为突出的矛盾就是训练样本的缺失。由于isar往往针对非合作目标进行成像，因此难以获取大量待识别的目标数据集，所以对于复杂目标的isar像仿真如今方兴未艾。另外，这些算法往往需要精确的目标三维模型，或是多角度的光学图片，这往往同样会花费大量的人力和物力去构造数据集。
2、如今视频信息的大量涌现使得对视频数据的利用成为了可能。因此可以通过视频来获得连续多角度的光学图像，对这些图像进行仿真可以得到序列isar图像。但是由于视频数据量较大，如何自动化处理仍然是其中的关键问题。
技术实现思路
1、鉴于以上问题，本专利技术提出一种基于关键帧提取的isar像仿真方法，以力图解决或缓解上述一个或多个问题。
2、根据本专利技术的一方面，提出一种基于关键帧提取的isar像仿真方法，该方法包括：
3、获取特定视频帧序列；所述特定视频帧序列为包含卫星、飞机或舰船行进的视频帧序列；
4、对于特定视频帧序列中每个视频帧图像，提取边缘特征值和hsv帧间特征值；
5、确定每一帧图像所对应的包含该帧及该帧前后预设数目内多帧图像的边缘特征值中的最大值，判断该最大值是否超过预
6、确定每一帧图像所对应的包含该帧及该帧前后预设数目内多帧图像的hsv帧间特征值中的最大值，判断该最大值是否超过预设阈值，若超过则将该帧图像确定为候选关键帧；
7、利用ds证据理论对多个候选关键帧进行筛选，获取关键帧集合；
8、对所述关键帧集合中的每个关键帧进行处理，获取isar图像序列。
9、进一步地，所述提取边缘特征值包括：利用canny算法提取视频帧图像的边缘值；将当前帧图像与下一帧的边缘值进行差分与求和，得到当前帧图像的边缘特征值。
10、进一步地，所述利用canny算法提取视频帧图像的边缘值包括：使用二维高斯函数对视频帧图像进行平滑处理；使用sobel卷积核对平滑处理后的视频帧图像在x和y方向进行卷积；对卷积后的视频帧图像的幅值进行非极大值抑制，若某个像素的幅值不是周围像素中的最大值，则置零。
11、进一步地，所述提取hsv帧间特征值包括：使用hsv颜色模型将每个视频帧图像转换获得其对应的hsv值，并将当前帧图像与下一帧的明度v进行处理，得到hsv帧间特征值。
12、进一步地，所述hsv帧间特征值的计算公式为：
13、
14、式中，i表示视频帧图像，v表示图像的明度，t表示视频帧对应时间，p表示图像的像素点，n表示图像像素点的数量。
15、进一步地，所述预设阈值通过自适应阈值选择方法获取。
16、进一步地，所述利用ds证据理论对多个候选关键帧进行筛选包括：根据每个候选关键帧对应的边缘特征值和hsv帧间特征值计算ds置信概率；若某一候选关键帧的ds置信概率大于预设置信概率阈值，则将该候选关键帧确定为关键帧。
17、进一步地，所述ds置信概率的计算公式为：
18、
19、式中，mds表示ds置信概率，h表示关键帧命题，1/(1-k)表示归一化系数，k表示冲突因子，其计算公式表示如下：
20、
21、其中，hi表示边缘特征值命题，hj表示hsv帧间特征值命题，m1和m2分别表示边缘特征值和hsv帧间特征值的置信概率。
22、进一步地，所述对关键帧集合中的每个关键帧进行处理包括：对每个关键帧提取边缘得到关键边缘帧，并对每个关键边缘帧进行卷积，得到isar图像序列。
23、根据本专利技术的另一方面，提出一种基于关键帧提取的isar像仿真系统，该系统包括：
24、视频帧序列获取模块，其配置成获取特定视频帧序列；所述特定视频帧序列为包含卫星、飞机或舰船行进的视频帧序列；
25、特征值提取模块，其配置成对于视频帧序列中每个视频帧图像，提取边缘特征值和hsv帧间特征值；
26、候选关键帧提取模块，其配置成确定每一帧图像所对应的包含该帧及该帧前后预设数目内多帧图像的边缘特征值中的最大值，判断该最大值是否超过预设阈值，若超过则将该帧图像确定为候选关键帧；确定每一帧图像所对应的包含该帧及该帧前后预设数目内多帧图像的hsv帧间特征值中的最大值，判断该最大值是否超过预设阈值，若超过则将该帧图像确定为候选关键帧；
27、关键帧筛选模块，其配置成利用ds证据理论对多个候选关键帧进行筛选，获取关键帧集合；
28、关键帧处理模块，其配置成对所述关键帧集合中的每个关键帧进行处理，获取isar图像序列。
29、本专利技术的有益技术效果是：
30、本专利技术提出了一种基于关键帧提取的isar像仿真方法及系统，充分利用现有的大量视频集，设计一种自动化视频关键帧提取方法，并将关键帧转化为isar图像，为isar针对非合作目标成像难以获取大量数据集的问题提供了一种解决方案，有利于解决isar图像数据集少的问题。本专利技术使用视频关键帧提取技术自动化的分割了关键帧，有利于目标关键帧的寻找。本专利技术可在视频数据中，提取感兴趣的目标，并对该目标进行逆合成孔径雷达数据仿真，可大幅降低雷达数据的获取难度。
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1.一种基于关键帧提取的ISAR像仿真方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于关键帧提取的ISAR像仿真方法，其特征在于，所述提取边缘特征值包括：利用Canny算法提取视频帧图像的边缘值；将当前帧图像与下一帧的边缘值进行差分与求和，得到当前帧图像的边缘特征值。
3.根据权利要求2所述的一种基于关键帧提取的ISAR像仿真方法，其特征在于，所述利用Canny算法提取视频帧图像的边缘值包括：使用二维高斯函数对视频帧图像进行平滑处理；使用Sobel卷积核对平滑处理后的视频帧图像在x和y方向进行卷积；对卷积后的视频帧图像的幅值进行非极大值抑制，若某个像素的幅值不是周围像素中的最大值，则置零。
4.根据权利要求1所述的一种基于关键帧提取的ISAR像仿真方法，其特征在于，所述提取HSV帧间特征值包括：使用HSV颜色模型将每个视频帧图像转换获得其对应的HSV值，并将当前帧图像与下一帧的明度V进行处理，得到HSV帧间特征值。
5.根据权利要求4所述的一种基于关键帧提取的ISAR像仿真方法，其特征在于，所述HSV帧间特征值的计算公式为
6.根据权利要求1所述的一种基于关键帧提取的ISAR像仿真方法，其特征在于，所述预设阈值通过自适应阈值选择方法获取。
7.根据权利要求1所述的一种基于关键帧提取的ISAR像仿真方法，其特征在于，所述利用DS证据理论对多个候选关键帧进行筛选包括：根据每个候选关键帧对应的边缘特征值和HSV帧间特征值计算DS置信概率；若某一候选关键帧的DS置信概率大于预设置信概率阈值，则将该候选关键帧确定为关键帧。
8.根据权利要求7所述的一种基于关键帧提取的ISAR像仿真方法，其特征在于，所述DS置信概率的计算公式为：
9.根据权利要求1所述的一种基于关键帧提取的ISAR像仿真方法，其特征在于，所述对关键帧集合中的每个关键帧进行处理包括：对每个关键帧提取边缘得到关键边缘帧，并对每个关键边缘帧进行卷积，得到ISAR图像序列。
10.一种基于关键帧提取的ISAR像仿真系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于关键帧提取的isar像仿真方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于关键帧提取的isar像仿真方法，其特征在于，所述提取边缘特征值包括：利用canny算法提取视频帧图像的边缘值；将当前帧图像与下一帧的边缘值进行差分与求和，得到当前帧图像的边缘特征值。
3.根据权利要求2所述的一种基于关键帧提取的isar像仿真方法，其特征在于，所述利用canny算法提取视频帧图像的边缘值包括：使用二维高斯函数对视频帧图像进行平滑处理；使用sobel卷积核对平滑处理后的视频帧图像在x和y方向进行卷积；对卷积后的视频帧图像的幅值进行非极大值抑制，若某个像素的幅值不是周围像素中的最大值，则置零。
4.根据权利要求1所述的一种基于关键帧提取的isar像仿真方法，其特征在于，所述提取hsv帧间特征值包括：使用hsv颜色模型将每个视频帧图像转换获得其对应的hsv值，并将当前帧图像与下一帧的明度v进行处理，得到hsv帧间特征值。
5.根据权利要求4所述的一种基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：宿富林，李泓序，李晓迪，靳新飞，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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