(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210917908.3 (22)申请日 2022.08.01 (71)申请人 中国科学院西安 光学精密机 械研究 所 地址 710119 陕西省西安市高新区新型工 业园信息大道17号 (72)发明人 王拯洲　郭嘉富　王力　段亚轩　 魏际同　 (74)专利代理 机构 西安智邦专利商标代理有限 公司 6121 1 专利代理师 倪金荣 (51)Int.Cl. G06V 10/28(2022.01) G06V 10/34(2022.01) G06V 10/44(2022.01)G06V 10/54(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06T 7/66(2017.01) G06T 7/70(2017.01) (54)发明名称 一种基于BLOB区域数量特征统计的多光学 目标识别方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于BLOB区域数量特征 统计的多光学目标识别方法； 解决现有技术中存 在的采用先遮挡一个光学目标， 对另外一个光学 目标进行识别的方法识别效率较低的技术问题； 包括准直图像的采集， 并对采集到的图像进行二 值化处理、 第一次数字形态学处理、 第二次数字 形态学处理和目标识别等步骤， 此方法是基于量 化特征参数提取的多光学目标识别图像处理算 法， 实现了模拟光准直流程中的模拟光目标和主 激光目标的识别， 处理时间小于1秒钟， 满足了大 型激光装置光路对接准直过程对于精度和效率 的要求； 并且， 本文提出的基于量化特征参数提 取的多光学目标识别图像处理算法， 对于提高大 型激光装置发射实验光路调整效率具有十分重 要的意义。 权利要求书3页 说明书11页 附图9页 CN 115393600 A 2022.11.25 CN 115393600 A 1.一种基于BLOB区域数量特 征统计的多光学目标识别方法， 其特 征在于： 步骤1： 准 直图像的采集， 并对 采集到的图像进行二 值化处理； 步骤2： 第一次数字形态学处 理 对完成步骤1后得的图像进行腐蚀运 算； 步骤3： 第二次数字形态学处 理 对完成步骤2后得到的图像进行膨胀运算， 获得全图， 以及全图中BLOB区域的数量N和 每个BLOB区域的相关信息； 所述相关信息包括面积areai、 中心位置的X坐 标Cxi和Y坐标Cyi以 及沿X轴方向的长度Lxi和沿Y轴方向的长度Lyi， 其中， N≥3， 1≤i≤N， i代 表第i个BLOB区域； 步骤4： 目标识别 4.1设定N个BLOB区域中面积最大的两个BLOB区域分别为候选识别BLOB区域1和候选识 别BLOB区域2， 其中， 定义候选识别BLOB区域1的中心位置坐标为Cxa和Cya以及沿X轴 方向的 长度为Lxa和沿Y轴方向的长度为Lya； 候选识别BLOB区域2的中心位置坐 标为Cxb和Cyb以及沿X 轴方向的长度为 Lxb和沿Y轴方向的长度为 Lyb， 其中， 1≤a≤N， 1≤b≤N， a≠b； 4.2基于Cxa、 Cya、 Lxa、 Lya、 Cxb、 Cyb、 Lxb和Lyb， 分别获得候选识别BLOB区域1的扩展矩形区域 信息Regi on1和候选识别BLOB区域2的扩展矩形区域信息Regi on2； 4.3分别获得N个BL OB区域的中心位置坐标Cxi和Cyi位于扩展矩形区域信息Region1与扩 展矩形区域信息Regi on2中的数量， 并对 模拟光目标和主激光目标进行目标识别。 2.根据权利要求1所述的一种基于BLOB区域数量特征统计的多光学目标识别方法， 其 特征在于： 步骤3中， 获得面积areai、 中心位置的坐标Cxi和Cyi以及沿X轴方向的长度Lxi和沿Y轴方 向的长度Lyi的方式如下； 通过BLOB分析可将目标物体与背景分离， 提取物体特征参数， 每个BLOB区域的特征参 数信息存储在链码表中， 则每个BLOB区域的面积areai、 中心位置的坐标Cxi和Cyi以及沿X轴 方向的长度Lxi和沿Y轴方向的长度Lyi用公式表示 为：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115393600 A 2式中， endsNumberi为第i个BLOB区域链码表对应的线段表行数， pPoint[k].xi为第i个 BLOB区域水平线段表起始位置， pPoint[k+1].xi为第i个BLOB区域水平线段表终点位置， pPoint[k].yi为第i个B LOB区域竖直线段表起始位置， pPoint[k+1].yi为第i个B LOB区域竖 直线段表终点位置， point ‑sumi为第i个BLOB区域包含的像素个数， k表示链码表对应的线 段表中的第k行， 为中间值， 定义 3.根据权利要求2所述的一种基于BLOB区域数量特征统计的多光学目标识别方法， 其 特征在于： 所述步骤4.2具体包括以下步骤： 4.2.1分别获得候选识别BLOB区域1和候选识别BLOB区域2待扩展矩形的左上端点值和 右下端点 值： 计算候选识别BLOB区域1待扩展矩形的左上端点 值和右下端点 值： 左上端点 值为(Cxa‑Lxa,Cya‑Lya)； 右下端点 值为(Cxa+Lxa,Cya+Lya)； 获得候选识别BLOB区域2待扩展矩形的左上端点值和右下端点值的方法与获得候选识 别BLOB区域1待扩展矩形的左上端点 值和右下端点 值的方法相同； 4.2.2基于步骤4.2.1中获得的两组左上端点值和右下端点值， 分别绘制选识别BLOB区 域1和候选识别BLOB区域2的扩展矩形区域， 获得扩展矩形区域信息Region1与扩展矩形区 域信息Regi on2。 4.根据权利要求1 ‑3任一所述的一种基于BLOB区域数量特征统计的多光学目标识别方 法， 其特征在于： 所述步骤4.3具体包括以下步骤： 4.3.1分别统计N个BLOB区域的中心位置坐标Cxi和Cyi位于扩展矩形区域信息Region1中 的数量Bl obCount1与位于扩展矩形区域信息Regi on2中的数量Bl obCount2；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115393600 A 3