《電子技術(shù)應(yīng)用》
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顯著性視覺的毫米波分區(qū)域檢測算法
電子技術(shù)應(yīng)用
王鶴澎，睢明聰，張珂紳，葉學(xué)義
（杭州電子科技大學(xué) 通信工程學(xué)院，浙江 杭州 310018）
摘要： 針對毫米波圖像中人體不同部位呈現(xiàn)不同的結(jié)構(gòu)特性、隱匿物品與人體灰度差異小、檢測困難的問題，提出了一種顯著性視覺的毫米波分區(qū)域檢測算法。該算法在雙邊濾波后，結(jié)合大津法（OTSU）和形態(tài)學(xué)運(yùn)算完成預(yù)處理以獲得人體區(qū)域，再根據(jù)人體特征進(jìn)行區(qū)域劃分，分區(qū)域采用對稱判定策略判斷目標(biāo)是否存在，最后顯著性增強(qiáng)并通過K-means聚類分割算法分割出隱匿物品完成檢測。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，所提算法與典型的主動式毫米波圖像檢測算法相比，檢出率提高了8.28%，誤報(bào)率減少了1.58%，有更好的檢測性能。
中圖分類號：TN928；TP391.41
文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.223199
中文引用格式： 王鶴澎，睢明聰，張珂紳，等. 顯著性視覺的毫米波分區(qū)域檢測算法[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2023，49(6)：74-79.
英文引用格式： Wang Hepeng，Sui Mingcong，Zhang Keshen，et al. Detection of millimeter wave objects with visual saliency[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(6)：74-79.
Detection of millimeter wave objects with visual saliency
Wang Hepeng，Sui Mingcong，Zhang Keshen，Ye Xueyi
(School of Communication Engineering， Hangzhou Dianzi University， Hangzhou 310018， China)
Abstract： Aiming at the problem that different parts of human body present different structural characteristics in millimeter wave image, the gray difference between hidden objects and human body is small, and detection is difficult, a millimeter wave segmentation detection algorithm based on saliency vision is proposed. After bilateral filtering, the algorithm combined with OTSU and morphological operation to complete the pretreatment to obtain human body region, and then divided the region according to human body characteristics, using the symmetry decision strategy to determine whether the target exists in the region, and finally enhanced significance and K-means clustering segmentation algorithm to segment hidden items to complete detection. Experimental results show that compared with the typical active millimeter wave image detection algorithm, the detection rate of the proposed algorithm is improved by 8.28%, and the false positive rate is reduced by 1.58%, showing better detection performance.
Key words : hidden items；subregional；significant；clustering segmentation

0　引言

近年來，隨著人們對公共安全問題的日益重視，影像檢測輔助安檢系統(tǒng)的需求越來越大，毫米波成像系統(tǒng)具有可以穿透金屬、吸波材料等優(yōu)勢，可用于隱匿物品可視化且沒有健康危害，已被廣泛應(yīng)用于安全行業(yè)。與被動式成像方式不同的是，主動式成像受環(huán)境影響較小，獲得信息量大，可以獲得高分辨率圖像，有更豐富的細(xì)節(jié)信息，因此主動式毫米波成像是未來市場的主流。

毫米波圖像中隱匿物品的種類包含槍支、管制刀具等，如何自動檢測毫米波圖像中的隱匿物品是安檢系統(tǒng)的重要組成部分。由于成像環(huán)境和硬件條件限制，毫米波圖像的空間分辨率和對比度比較低，未知的隱匿物品位置、形狀和大小等都給檢測方法的設(shè)計(jì)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。

現(xiàn)有的研究通常基于不同物品對毫米波反射強(qiáng)度的不同所呈現(xiàn)的灰度差異，以圖像分割方式檢測。Lee等人提出多通道圖像分割方法，通過配準(zhǔn)處理消除不同通道間圖像的幾何差異，再分割隱匿物品區(qū)域，對背景干擾的敏感度更低，但受噪聲影響較大；在之后Lee等人[7]采用多級期望最大化方法對圖像多級分割，該方法雖然可以分割出隱匿物品，但分割準(zhǔn)確性不高，會誤分割人體區(qū)域；Madhogaria等人提出邊緣檢測結(jié)合多幀融合方法，雖能通過聚類分析消除錯誤檢測，但人體不同部位的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)會干擾檢測產(chǎn)生偽邊緣。

綜上所述，目標(biāo)物品檢測的重點(diǎn)在于找到場景中所有的對象將它們在背景中分離并標(biāo)記，即前景-背景分離。上述研究中均存在目標(biāo)和背景之間區(qū)分度較弱，難以準(zhǔn)確分割的問題。根據(jù)文獻(xiàn)[10]提出的視覺注意機(jī)制，想到利用顯著性分析模型提升圖像對比度。毫米波圖像中隱匿物品大小、位置等因素都是無法預(yù)測的，因此可以應(yīng)用顯著性模型模擬人類視覺特性優(yōu)先突出感興趣區(qū)域并生成顯著圖，顯著圖中標(biāo)注了各區(qū)域的重要程度，從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。

本文針對隱匿物品與人體灰度差異小、形狀多變的問題提出了分割判定、區(qū)域增強(qiáng)的思路：設(shè)計(jì)掩膜匹配算法提取人體區(qū)域；然后根據(jù)人體各部位所占比例分割圖像分別檢測；再根據(jù)圖像相似度判定圖像是否存在隱匿物品；最后對圖像顯著性增強(qiáng)，采用Kmeans聚類分割方法檢測出隱匿物品。


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作者信息：

王鶴澎，睢明聰，張珂紳，葉學(xué)義

（杭州電子科技大學(xué) 通信工程學(xué)院，浙江 杭州 310018）


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