太赫茲圖像復原和自動目標識別算法研究

《太赫茲圖像復原和自動目標識別算法研究》是依託上海師範大學，由黃慧擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：太赫茲圖像復原和自動目標識別算法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：黃慧
• 依託單位：上海師範大學

項目摘要

太赫茲（THz）波具有較強的穿透力且對人體無害的特性，使得太赫茲成像技術作為一種新興的安全檢查技術而受到廣泛關注。然而，由於太赫茲波物理特性的限制，太赫茲圖像普遍解析度較低並且帶有大量噪聲，因此，提高圖像質量是目前太赫茲圖像系統套用中亟待解決的問題。本項目擬利用數字圖像處理技術和機器學習相結合的方法，揭示太赫茲圖像退化的規律，從軟體上實現太赫茲圖像高解析度復原，彌補太赫茲硬體成像系統的不足，進而建立準確識別藏匿物品的方法。本項目主要研究內容有：（1）擬採用機器學習的方法，探索太赫茲成像系統物理特性造成圖像降質的規律，從成像系統本身特性出發提高圖像質量；（2）擬在小波多尺度層面分別建立不同的圖像復原算法，降低圖像噪聲的同時保存圖像細節；（3）建立太赫茲安檢圖像自動目標識別算法，探索對尺度、旋轉魯棒的圖像特徵提取方法，以實現藏匿物品的準確識別。本項目的實施將對推動太赫茲安檢系統的廣泛套用有重要意義。

結題摘要

太赫茲（THz）波具有較強的穿透力且對人體無害的特性，使得太赫茲成像技術作為一種 新興的安全檢查技術而受到廣泛關注。本項目擬利用數字圖像處理技術和機器學習相結合的方法，揭示太赫茲圖像退化的規律，完成對太赫茲圖像的降噪和增強，去除成像系統中由於光的干涉效應以及探測器物理不穩定性等的影響造成的圖像質量下降；並進一步尋找圖像高解析度復原的算法，提高太赫茲圖像的解析度；在此基礎上研究太赫茲安檢圖像自動識別的算法，根據灰度分布特徵，形狀特徵以及人體的輪廓特徵，自動識別藏匿物品，確定物品的種類，做出相應的反饋。 通過本項目的實施，獲得了如下的重要結果： 1. 完成了對圖像由於硬體系統造成的圖像失真矯正：（1）通過位置矯正及距離映射算法對位置分布的不均勻性造成圖像失真的修正；（2）完成了對由於電壓不穩定分布以及溫漂效應等等造成的圖像灰度值偏移的矯正。從而獲得了分布均勻能夠反映正常人體目標的太赫茲安檢圖像。 2. 完成了圖像預處理工作：去噪和人體輪廓提取。針對太赫茲圖像信噪比低、圖像模糊的問題，根據圖像的噪聲分布特點對圖像去噪、並利用圖像的灰度分布及和人體安檢圖像的特點，採用自適應閾值分割方法將圖像中人體目標正確提取出來。 3. 完成了異物識別工作：得到的人體輪廓範圍內，採用最大方差的多閾值算法，完成了異物與人體部分的分割。特別是對於處於人體輪廓邊緣的異物，提出了利用角點判斷凹凸性的算法，實現了正確判斷。前3部分的工作編輯成一套可用的軟體，能夠實現實時判別。 4. 完成了對於異物分類識別的工作，對於識別的分類算法做了無監督機器學習算法的研究，主要是針對k-means算法的探討。 本項目的順利實施，為太赫茲人體安檢系統的研究與套用提供有力的圖像後處理保障，異物的自動識別可以大大降低安檢人員的工作強度、提高安全檢查的工作效率和可靠性。本項目的算法思想還可以用於其他與人體測量相關的項目以及與X光圖像檢測相關的項目中，具有較高的參考價值。