 1.杭州电子科技大学 通信工程学院,浙江 杭州310018。针对毫米波图像中隐匿物品与人体灰度差异小、形状多变的问题,提出了一种基于视觉显著性的隐匿物品检测算法。该算法在双边滤波后,结合OTSU和形态学运算完成预处理以获得人体区域,再根据频域显著性计算定位前景,经背景抑制后生成显著图完成检测。实验数据表明,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5.87%和9.08%,有更好的检测性能。近年来,机场、车站等公共场所的安全问题日益得到重视,对人体携带物品的安全检查必不可少。目前主流的安检手段如X射线探测虽然可以清晰成像,但X射线易电离且具有辐射性,不适合于人体安检[1]。毫米波辐射在电磁频谱中介于微波和红外线之间,属于非电离辐射,可以穿透人体衣物探测到隐匿物品,且对人体无害,有逐步取代传统安检手段的趋势[2]。随着前端成像技术的不断成熟,后端毫米波图像的隐匿物品检测成了目前亟待解决的问题。目前毫米波成像系统输出的图像分辨率较差,信噪比低,对目标检测性能有负面影响,容易造成误检和漏检[3]。这些都给隐匿物品检测带来了巨大的挑战。
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