專利名稱：基于輻射圖像變動(dòng)檢測(cè)的小型車輛夾帶物自動(dòng)檢測(cè)方法
專利說(shuō)明基于輻射圖像變動(dòng)檢測(cè)的小型車輛夾帶物自動(dòng)檢測(cè)方法 技術(shù)鄰域 本發(fā)明涉及一種基于射線輻射成像的安全檢查技術(shù)，特別是涉及一種基于X射線、伽瑪射線等輻射成像安全檢查中的小型車輛夾帶物自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)。

背景技術(shù)：
利用X射線輻射成像是對(duì)各種小型車輛進(jìn)行安全檢查的一種重要手段。X射線輻射成像基本原理是利用了不同物質(zhì)對(duì)X射線的吸收不同，從而引起X射線穿透物體后形成X射線圖像的像素灰度值不同。車輛通過(guò)X射線輻射成像系統(tǒng)成像后，檢查員通過(guò)查看圖像檢查車上是否夾帶有違禁物品，從而達(dá)到安全檢查的目的。輻射圖像是采用輻射成像系統(tǒng)獲得。
由于小型車輛本身的設(shè)備比較多，所成圖像很復(fù)雜，導(dǎo)致匿藏在其中的較小的夾帶物經(jīng)常難以被分辨出來(lái)。對(duì)同型號(hào)的小型車輛的圖像，若用一幅在內(nèi)部沒(méi)有放置除車本身設(shè)備外的任何東西的情況下所成的模板圖像來(lái)與其進(jìn)行對(duì)照，檢查它們之間的差異，則更容易發(fā)現(xiàn)夾帶物?；谶@樣的考慮，申請(qǐng)人開發(fā)了一個(gè)針對(duì)小型車輛安全檢查的剪影技術(shù)，先用鼠標(biāo)拖動(dòng)的方法讓模板圖像與待檢查圖像進(jìn)行對(duì)準(zhǔn)，然后兩幅圖像作差，差值大的地方就認(rèn)為有夾帶物，也可以用模板圖像與待檢查圖像交替顯示的方法，這樣兩幅圖像來(lái)回閃爍，人眼更容易發(fā)現(xiàn)兩幅圖像之間的差異，從而分辨夾帶物。
但是，上述技術(shù)的缺點(diǎn)在于，剪影需要檢查員用鼠標(biāo)拖動(dòng)的方法讓模板圖像與目標(biāo)圖像進(jìn)行對(duì)準(zhǔn)。此外，對(duì)準(zhǔn)后直接作差的結(jié)果會(huì)有比較多的噪聲干擾，難以判斷哪塊有夾帶物。交替顯示的方法仍然需要檢查員仔細(xì)觀察，對(duì)X射線吸收率較小的夾帶物，它引起的圖像灰度值差別并不大，用交替顯示的方法難以分辨。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為小型車輛安全檢查系統(tǒng)提供一種自動(dòng)檢測(cè)夾帶物的新功能，這個(gè)功能可以作為檢查員的一個(gè)輔助手段。本發(fā)明也可用于對(duì)貨車車身夾帶物進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，方法基本相同，只是圖像配準(zhǔn)和變動(dòng)檢測(cè)操作只對(duì)掃描圖像的車身部分進(jìn)行。
本發(fā)明的目的就是為了解決以上問(wèn)題(1)解決手動(dòng)對(duì)準(zhǔn)的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)模板圖像與目標(biāo)圖像的自動(dòng)配準(zhǔn)；(2)用變動(dòng)檢測(cè)的方法代替兩幅圖像直接相減的方法，使檢測(cè)結(jié)果噪聲干擾較少；(3)改善提示效果，直接在待檢查圖像中用一種鮮艷的顏色上標(biāo)出夾帶物位置，檢查員很容易就能看到，比用交替顯示方法更輕松。
本發(fā)明的基本思路就是用基于特征點(diǎn)對(duì)齊的方法將待檢查圖像與模板圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，然后用變動(dòng)檢測(cè)的方法計(jì)算兩幅圖像之間的差異，差異大的區(qū)域就是夾帶物所在的區(qū)域。根據(jù)檢測(cè)的結(jié)果，在待檢查圖像上用紅色線條標(biāo)明差異區(qū)域的輪廓，以提示檢查員此處有夾帶物。上述變動(dòng)檢測(cè)方法的結(jié)果噪聲干擾小，夾帶物非常明顯。使用圖像配準(zhǔn)技術(shù)能自動(dòng)將待檢查圖像與模板圖像對(duì)齊，免除了手動(dòng)對(duì)齊，而且比手動(dòng)對(duì)齊對(duì)的更準(zhǔn)確。
因此，本發(fā)明提供了一種檢測(cè)車輛中夾帶物的方法，包括步驟成像步驟，用于對(duì)所述車輛進(jìn)行輻射成像，得到該車輛的待檢查圖像；對(duì)準(zhǔn)步驟，用于自動(dòng)地將所述待檢查圖像和一個(gè)相應(yīng)的模板對(duì)象進(jìn)行對(duì)準(zhǔn)，其中所述模板圖像對(duì)應(yīng)于該車輛的類型；變動(dòng)檢測(cè)步驟，用于對(duì)所述待檢查圖像和模板圖像進(jìn)行變動(dòng)檢測(cè)，找出所述待檢查圖像和所述模板圖像之間的差異，從而找出車輛中的夾帶物。
此外，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，還包括顯示步驟，用于以彩色或閃爍方式顯示所述變動(dòng)檢測(cè)步驟檢測(cè)出的差異。
此外，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述對(duì)準(zhǔn)步驟還包括坐標(biāo)對(duì)準(zhǔn)步驟，包括計(jì)算待檢查圖像與模板圖像的多個(gè)特征點(diǎn)；對(duì)待檢查圖像與模板圖像的所述多個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行匹配；根據(jù)匹配后的特征點(diǎn)，計(jì)算出兩幅圖像之間的坐標(biāo)變換映射函數(shù)，并且根據(jù)所述坐標(biāo)變換映射函數(shù)使得模板圖像與待檢查圖像按坐標(biāo)對(duì)齊。
此外，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，對(duì)準(zhǔn)步驟還包括灰度變換步驟，包括對(duì)模板圖像的灰度和檢測(cè)圖像的灰度進(jìn)行線性擬合。
此外，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述變動(dòng)檢測(cè)步驟包括，參數(shù)選擇步驟，選擇參數(shù)a和b，使得，b為∑21∑11-1∑12關(guān)于∑22的特征向量，假設(shè)它對(duì)應(yīng)的特征值為λ，其中X，Y為模板圖像和檢測(cè)圖像，X，Y的協(xié)方差矩陣為計(jì)算步驟，計(jì)算表達(dá)式中大于零的區(qū)域，此即所述待檢查圖像和所述模板圖像之間的差異。
此外，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，其中對(duì)所述待檢查圖像和所述模板圖像的特征點(diǎn)匹配的步驟包括對(duì)模板圖像中的某一個(gè)特征點(diǎn)，以其為中心取一個(gè)固定大小的窗口，以及根據(jù)所述某一個(gè)特征點(diǎn)的位置，確定待檢查圖像中以相應(yīng)位置(即與之空間坐標(biāo)相同的位置)為中心以約20個(gè)像素距離為半徑的一個(gè)圓域范圍，為待檢查圖像中的這個(gè)圓域范圍內(nèi)的每一個(gè)特征點(diǎn)，取一個(gè)相同固定大小的窗口，以及計(jì)算模板圖像中的窗口與此窗口的互相關(guān)，互相關(guān)最大的一個(gè)特征點(diǎn)作為所述某一個(gè)特征點(diǎn)的匹配點(diǎn)，其中互相關(guān)定義為其中，X，Y為模板圖像和檢測(cè)圖像，μx，μy是對(duì)應(yīng)的均值。



附圖1顯示了根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的小型車輛安全檢查流程圖。
附圖2顯示了根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的檢查過(guò)程。
這里所公開的系統(tǒng)和方法在其各種實(shí)施例中克服了上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，并且實(shí)現(xiàn)了這種系統(tǒng)和方法之前不可能存在的優(yōu)點(diǎn)。
以下將參考附圖更完整地描述本發(fā)明，附圖中示出了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例。但是本發(fā)明可體現(xiàn)在許多其他的形式中，而不應(yīng)當(dāng)被理解為限于這里所述的實(shí)施例；相反提供這些實(shí)施例是為了公開內(nèi)容將會(huì)詳盡和完整，并且將會(huì)完整地將本發(fā)明的范圍傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。從始至終類似的標(biāo)號(hào)都表示類似的元件。

具體實(shí)施例方式 這里所描述的方法中的每種方法的一個(gè)實(shí)施例可以采取在處理系統(tǒng)上執(zhí)行的計(jì)算機(jī)程序的形式的，所述處理系統(tǒng)例如是作為DSP系統(tǒng)的一部分的一個(gè)或多個(gè)DSP設(shè)備。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將會(huì)清楚如何對(duì)DSP編程以實(shí)現(xiàn)上述結(jié)構(gòu)中的每一個(gè)。或者，每個(gè)元素可以以各種編程語(yǔ)言來(lái)編碼，并且被編碼在實(shí)現(xiàn)所示結(jié)構(gòu)的集成電路設(shè)計(jì)中。從而，正如本領(lǐng)域的技術(shù)人員將會(huì)意識(shí)到的，本發(fā)明的實(shí)施例可以實(shí)現(xiàn)為方法、諸如專用裝置這樣的裝置、諸如數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)這樣的裝置，或者承載介質(zhì)，例如計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。承載介質(zhì)承載用于控制處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法的一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)可讀代碼段。因此，本發(fā)明的方面可以采取方法、純硬件實(shí)施例、純軟件實(shí)施例或者結(jié)合了軟件和硬件方面的實(shí)施例的形式。此外，本發(fā)明可以采取承載包含在介質(zhì)中的計(jì)算機(jī)可讀程序代碼段的承載介質(zhì)(例如計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品)的形式。可以使用任何合適的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其中包括諸如磁盤或硬盤這樣的磁存儲(chǔ)設(shè)備，或者諸如CD-ROM這樣的光存儲(chǔ)介質(zhì)。
將會(huì)理解，在一個(gè)實(shí)施例中，所討論的方法步驟是由執(zhí)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)裝置中的指令(代碼段)的處理(即計(jì)算機(jī))系統(tǒng)的(一個(gè)或多個(gè))適當(dāng)?shù)奶幚砥鱽?lái)執(zhí)行的。還將理解，本發(fā)明并不局限于任何特定的實(shí)現(xiàn)方式或編程技術(shù)，并且本發(fā)明可以用任何適當(dāng)?shù)挠糜趯?shí)現(xiàn)這里所描述的功能的技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。本發(fā)明并不局限于任何特定的編程語(yǔ)言或操作系統(tǒng)。
附圖1顯示了根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的車輛檢查的基本流程圖。其中包括如下步驟待檢查車輛的檢入；對(duì)該車輛進(jìn)行輻射掃描從而獲取車輛的待檢查圖像；然后發(fā)送所述待檢查圖像；檢查所述待檢查圖像的步驟，包括將所述圖像與一個(gè)模板圖像相比較；發(fā)送檢查的結(jié)果。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，利用模板圖像對(duì)比的方法自動(dòng)檢測(cè)車輛中夾帶物，首先要有一個(gè)比較完備的模板圖像庫(kù)，即對(duì)每一個(gè)型號(hào)的車輛，在沒(méi)有附加任何其他物體的情況下掃描成像，存入數(shù)據(jù)庫(kù)中，這就是模板圖像庫(kù)。然后在檢查過(guò)程中，對(duì)某一車輛掃描成像后，根據(jù)其車牌號(hào)和/或車型信息在模板圖像庫(kù)查詢對(duì)應(yīng)的模板圖像，進(jìn)行圖像配準(zhǔn)和變動(dòng)檢測(cè)。
具體而言，模板圖像庫(kù)是這樣一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，其中保存著各種型號(hào)車輛的空車掃描圖像及品牌、型號(hào)、車牌號(hào)等輔助信息，使用時(shí)根據(jù)這些輔助信息可以檢索到相應(yīng)型號(hào)或牌號(hào)的車輛的空車掃描圖像。空車掃描圖像是指，在車輛沒(méi)有裝載任何本身所屬部件之外的物體的情況下掃描所得的圖像。對(duì)貨車而言，只要車身中沒(méi)有放置本身所屬部件之外的物體，也可以將它的掃描圖像作為模板圖像存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中，而對(duì)貨箱部分不必要求是空的，該發(fā)明中的算法對(duì)貨車只自動(dòng)檢測(cè)車身中的夾帶物。
建立模板圖像庫(kù)時(shí)，可以先將數(shù)據(jù)庫(kù)模塊建立起來(lái)，包括數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)及相應(yīng)的添加、查詢等算法。而各種車型的空車掃描圖像，如果條件具備，可以在使用之前就找這些車型的空車來(lái)進(jìn)行掃描，如果條件不具備，也可以在使用過(guò)程中慢慢添加?；蛘?，所述模板圖像是由例如汽車生產(chǎn)商提供的。
附圖2進(jìn)一步顯示了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的車輛檢查流程圖。其中以小型車輛安全檢查系統(tǒng)為例，假設(shè)已建好模板圖像庫(kù)，則按以下步驟實(shí)施 1.用輻射成像系統(tǒng)獲得小型車輛的掃描圖像，并且根據(jù)其車型信息等標(biāo)識(shí)信息選擇對(duì)應(yīng)的模板圖像。
2.計(jì)算待檢查圖像與模板圖像中的特征點(diǎn)。
該發(fā)明采用基于點(diǎn)匹配的方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，即先在圖像中找到一些易于確定的特殊點(diǎn)，比如角點(diǎn)、直線交叉點(diǎn)、T型交匯點(diǎn)、高曲率點(diǎn)以及特定區(qū)域的中心、重心等等，一般稱之為特征點(diǎn)，然后以各種不同的方法建立兩幅圖像中這些特征點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，即匹配或配對(duì)，匹配上的兩個(gè)點(diǎn)稱之為同名點(diǎn)，以這些同名點(diǎn)作為控制點(diǎn)可以確定兩幅圖像之間的配準(zhǔn)變換。
首先說(shuō)明如何在圖像中檢測(cè)某種特征點(diǎn)，比如角點(diǎn)，直線交叉點(diǎn)等。以角點(diǎn)為例，它的定義和檢測(cè)方法有很多種，比如可以把圖像中水平線曲率的局部極值點(diǎn)當(dāng)作角點(diǎn)。圖像中水平線曲率定義為其中u(x，y)為圖像，然后用極值點(diǎn)的一階判別條件查找曲率的極值點(diǎn)，即一階導(dǎo)為零的點(diǎn)被判別為極值點(diǎn)。再比如Harris角點(diǎn)，設(shè)其中w(x，y)為窗口函數(shù)，det表示求矩陣的行列式，trace表示求矩陣的秩，則R大于某個(gè)閾值的點(diǎn)稱為Harris角點(diǎn)。
應(yīng)當(dāng)理解，上述對(duì)特征點(diǎn)的定義僅僅是示例性、而非限制性的。對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，確定上述特征點(diǎn)的方式不是唯一的，而是多種多樣的，只要能夠?qū)崿F(xiàn)本發(fā)明所述的發(fā)明目的即可。
3.對(duì)兩幅圖像中的特征點(diǎn)進(jìn)行配對(duì)。
建立兩幅圖像中特征點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。即對(duì)這些特征點(diǎn)進(jìn)行匹配或配對(duì)，找到同名點(diǎn)。對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行匹配的方法有基于空間位置的方法和基于局部灰度信息的方法等等。以基于局部灰度信息的方法為例，可以根據(jù)局部結(jié)構(gòu)互相關(guān)進(jìn)行匹配，互相關(guān)例如可以定義為其中，X，Y為模板圖像和檢測(cè)圖像，μx，μy是對(duì)應(yīng)的均值。對(duì)模板圖像中的某一個(gè)特征點(diǎn)，以其為中心，取一個(gè)固定大小的窗口，然后根據(jù)這個(gè)特征點(diǎn)的位置，初步估計(jì)待檢查圖像中與之對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)應(yīng)落在一個(gè)以對(duì)應(yīng)位置(即，與之空間坐標(biāo)相同)為中心20個(gè)像素(左右)距離為半徑的圓域范圍內(nèi)，對(duì)這個(gè)范圍內(nèi)的每一個(gè)特征點(diǎn)，取一個(gè)同樣大小的窗口，計(jì)算模板圖像中窗口與此窗口的互相關(guān)，取使互相關(guān)最大的一個(gè)特征點(diǎn)作為所述模板圖像的所述某一個(gè)特征點(diǎn)的匹配點(diǎn)。
同樣應(yīng)當(dāng)理解，上述對(duì)特征點(diǎn)配對(duì)的定義以及互相關(guān)的定義僅僅是示例性、而非限制性的。對(duì)于熟悉本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，特征點(diǎn)配對(duì)的方式不是唯一的，而是多種多樣的，只要能夠?qū)崿F(xiàn)本發(fā)明所述的發(fā)明目的即可。
4.根據(jù)特征點(diǎn)配對(duì)的結(jié)果，計(jì)算出兩幅圖像之間的坐標(biāo)變換映射函數(shù)。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，假設(shè)兩幅圖像之間的坐標(biāo)變換為所以需要確定a，b，c，d，e，f六個(gè)參數(shù)。一般匹配點(diǎn)都會(huì)超過(guò)六對(duì)，從而得到一個(gè)超定方程組，采用QR分解的方法得到最小二乘意義上的解。
從而，利用坐標(biāo)變換映射函數(shù)對(duì)模板圖像進(jìn)行幾何變換，變換后的模板圖像與待檢查圖像是按坐標(biāo)對(duì)齊的。
5.優(yōu)選的，坐標(biāo)對(duì)齊后還對(duì)圖像進(jìn)行灰度調(diào)整，假設(shè)兩幅圖像之間灰度變換是線性的，即Y＝b1X+b0，其中Y為模板圖像的灰度，X為檢測(cè)圖像的灰度，同樣也組成一個(gè)超定方程組，利用QR分解得到最小二乘意義上的解，用這個(gè)解就可以對(duì)檢測(cè)圖像的灰度整體進(jìn)行調(diào)整，使其與模板圖像基本一致。
6.對(duì)配準(zhǔn)后的兩幅圖像進(jìn)行變動(dòng)檢測(cè)。
該發(fā)明采用變動(dòng)檢測(cè)的方法自動(dòng)找出兩幅圖像之間的差異，進(jìn)而確定夾帶物所在的區(qū)域。變動(dòng)檢測(cè)的方法也有很多種，比如圖像減影、變動(dòng)矢量分析、主成分分析、多變量變動(dòng)檢測(cè)(Multivariate AlternativeDetection，簡(jiǎn)稱MAD)等等。以多變量變動(dòng)檢測(cè)(MAD檢測(cè))為例，如下所述 根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，MAD變換是為了在Var{aX}＝Var{bY}＝1的限制條件下找兩個(gè)變換使得maxVar{aX-bY}。由于 Var{aX-bY}＝Var{aX}+Var{bY}-2cov{aX，bY} ＝2(1-Corr{aX，bY}) 所以只要使得Corr{aX，bY}最小。從而，設(shè)X，Y的協(xié)方差矩陣為b為∑21∑11-1∑12關(guān)于∑22的特征向量，設(shè)其對(duì)應(yīng)的特征值為λ，則 應(yīng)當(dāng)理解，上述關(guān)于變動(dòng)檢測(cè)的MAD實(shí)施例僅僅是示例性、而非限制性的。對(duì)于熟悉本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，變動(dòng)檢測(cè)的方式不是唯一的，而是多種多樣的，只要能夠?qū)崿F(xiàn)本發(fā)明所述的發(fā)明目的即可。
7.計(jì)算其結(jié)果圖像值中大于零的區(qū)域就是夾帶物區(qū)域。
可以將上述大于0的區(qū)域提取出來(lái)，轉(zhuǎn)化為二值圖，根據(jù)這個(gè)二值圖就可以提取夾帶物區(qū)域的邊界。
隨后，將待檢查圖像中與變動(dòng)檢測(cè)結(jié)果中白色區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域用紅線標(biāo)出其邊界。檢查員可以根據(jù)標(biāo)出的紅線提示確認(rèn)是否有夾帶物。
上述實(shí)施方式僅僅是示例性的，本領(lǐng)域的技術(shù)人員完全可以基于本發(fā)明的創(chuàng)造性構(gòu)思，采用本領(lǐng)域其他手段來(lái)實(shí)施本發(fā)明。例如，上述實(shí)施方式采用特征點(diǎn)一一配對(duì)來(lái)進(jìn)行匹配，但是也可以采用特征區(qū)域一一對(duì)齊來(lái)進(jìn)行匹配，還可以采用被檢查圖像與模板之間的任何幾何變換(旋轉(zhuǎn)、平移、拉伸、扭曲、非平面投向等)進(jìn)行匹配，即先對(duì)被檢查圖像與模板圖像進(jìn)行幾何變換，對(duì)變換結(jié)果圖像進(jìn)行匹配，此時(shí)的匹配可以用基于普通的特征點(diǎn)(角點(diǎn)，高曲率點(diǎn)等)或特征區(qū)域的匹配方法，也可以用基于這些變換所固有的特征點(diǎn)或特征區(qū)域的匹配方法，然后通過(guò)反變換得到原始兩幅圖像的匹配，或者暫時(shí)不做反變換，而用變換的匹配結(jié)果圖像進(jìn)行變動(dòng)檢測(cè)，再做反變換得到原始兩幅的變動(dòng)檢測(cè)結(jié)果。
本發(fā)明還可以使用被檢查圖像與模板之間的任何積分變換(例如傅立葉變換、小波變化)進(jìn)行圖像匹配，即在變換域進(jìn)行匹配，用變換結(jié)果圖像進(jìn)行匹配，同樣地此時(shí)的匹配可以用基于普通的特征點(diǎn)或特征區(qū)域的匹配方法，也可以用基于這些變換所固有的特征點(diǎn)或特征區(qū)域的匹配方法，然后通過(guò)反變換得到原始兩幅圖像的匹配。
此外，上述實(shí)施方式中采用解析算法進(jìn)行方程計(jì)算、求解，但是如本領(lǐng)域技術(shù)人員所公知的，可以采用非解析算法，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行方程求解，其基本發(fā)明構(gòu)思是不變的，即按照獲取模板、圖像對(duì)準(zhǔn)、變動(dòng)檢測(cè)的步驟。
本發(fā)明創(chuàng)造性地將自動(dòng)對(duì)準(zhǔn)技術(shù)、變動(dòng)檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于車輛夾帶物檢測(cè)，從而克服了現(xiàn)有技術(shù)中的不足，實(shí)現(xiàn)了很好的技術(shù)效果，例如1)實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)圖像與模板圖像的自動(dòng)配準(zhǔn)，免去了檢查員的手動(dòng)對(duì)齊工作。2)在一定程度上可以解決兩次成像條件不同造成模板圖像和待檢查圖像的失配問(wèn)題。3)用變動(dòng)檢測(cè)的方法，檢測(cè)目標(biāo)圖像與模板圖像之間的變動(dòng)，即為夾帶物嫌疑，這樣檢測(cè)的結(jié)果噪聲少，用紅色線條標(biāo)明夾帶物，檢查結(jié)果一目了然。
在前述描述和相關(guān)附圖中給出的教導(dǎo)的幫助下，本發(fā)明所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員將會(huì)想到本發(fā)明的許多修改和其他實(shí)施例。例如，本發(fā)明不僅應(yīng)用于X射線成像，還可以應(yīng)用于伽瑪射線成像、CT圖像、X射線散射成像、中子成像、熱成像等等。此外，本發(fā)明可以采用特征區(qū)域一一對(duì)齊來(lái)進(jìn)行匹配，也可以使用被檢查圖像與模板之間的任何幾何變換(旋轉(zhuǎn)、平移、拉伸、扭曲、非平面投向等)進(jìn)行匹配。本發(fā)明還可以使用被檢查圖像與模板之間的任何積分變換(例如傅立葉變換、小波變化)進(jìn)行匹配。進(jìn)一步，本發(fā)明可以使用非解析算法，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，進(jìn)行匹配、對(duì)準(zhǔn)等計(jì)算處理。因此，要理解本發(fā)明不限于所公開的特定實(shí)施例，修改和其他實(shí)施例想要被包括在所附權(quán)利要求書的范圍內(nèi)。雖然這里采用了特定術(shù)語(yǔ)，但是它們只是在一般的描述性意義上使用的，而不是用于限制目的。
權(quán)利要求
1.一種檢測(cè)車輛中夾帶物的方法，包括步驟
成像步驟，用于對(duì)所述車輛進(jìn)行輻射成像，得到該車輛的待檢查圖像；
對(duì)準(zhǔn)步驟，用于自動(dòng)的將所述待檢查圖像和一個(gè)相應(yīng)的模板對(duì)象進(jìn)行對(duì)準(zhǔn)，其中所述模板圖像對(duì)應(yīng)于該車輛的類型；
變動(dòng)檢測(cè)步驟，用于對(duì)所述待檢查圖像和模板圖像進(jìn)行變動(dòng)檢測(cè)，找出所述待檢查圖像和所述模板圖像之間的差異，從而找出車輛中的夾帶物。
2.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，還包括
顯示步驟，用于以彩色顯示所述變動(dòng)檢測(cè)步驟檢測(cè)出的差異。
3.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，還包括
顯示步驟，用于閃爍顯示所述變動(dòng)檢測(cè)步驟檢測(cè)出的差異。
4.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，所述對(duì)準(zhǔn)步驟還包括坐標(biāo)對(duì)準(zhǔn)步驟，包括
分別計(jì)算待檢查圖像與模板圖像中的多個(gè)特征點(diǎn)的步驟；
對(duì)待檢查圖像與模板圖像的所述多個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行匹配的步驟；
根據(jù)匹配后的特征點(diǎn)，計(jì)算出兩幅圖像之間的坐標(biāo)變換映射函數(shù)，并且根據(jù)所述坐標(biāo)變換映射函數(shù)使得模板圖像與待檢查圖像按坐標(biāo)對(duì)齊的步驟。
5.根據(jù)權(quán)利要求4的方法，所述對(duì)準(zhǔn)檢測(cè)步驟還包括灰度對(duì)準(zhǔn)步驟，包括
對(duì)模板圖像的灰度和檢測(cè)圖像的灰度進(jìn)行線性擬合。
6.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，所述變動(dòng)檢測(cè)步驟包括，
參數(shù)選擇步驟，選擇參數(shù)a和b，使得，b為∑21∑11-1∑12關(guān)于∑22的特征向量，設(shè)其對(duì)應(yīng)的特征值為λ，則其中X，Y為模板圖像和檢測(cè)圖像，X，Y的協(xié)方差矩陣為
計(jì)算步驟，計(jì)算表達(dá)式中大于零的區(qū)域，此即所述待檢查圖像和所述模板圖像之間的差異。
7.根據(jù)權(quán)利要求4的方法，其中所述特征點(diǎn)是角點(diǎn)，即滿足圖像中水平線曲率大于一預(yù)定閾值的局部極值點(diǎn)，其中u(x，y)為圖像。
8.根據(jù)權(quán)利要求4的方法，其中對(duì)所述待檢查圖像和所述模板圖像的特征點(diǎn)匹配的步驟包括
對(duì)模板圖像中的某一個(gè)特征點(diǎn)，以其為中心取一個(gè)固定大小的窗口，以及根據(jù)所述某一個(gè)特征點(diǎn)的位置，確定待檢查圖像中以空間坐標(biāo)相同的對(duì)應(yīng)位置為中心以約20個(gè)像素距離為半徑的一個(gè)圓域范圍，為待檢查圖像中的這個(gè)圓域范圍內(nèi)的每一個(gè)特征點(diǎn)，取一個(gè)相同固定大小的窗口，以及計(jì)算模板圖像中的窗口與此窗口的互相關(guān)，互相關(guān)最大的一個(gè)特征點(diǎn)作為所述某一個(gè)特征點(diǎn)的匹配點(diǎn)，其中互相關(guān)定義為其中，X，Y為模板圖像和檢測(cè)圖像，μx，μy是對(duì)應(yīng)的均值。
9.根據(jù)權(quán)利要求4的方法，其中坐標(biāo)變換映射函數(shù)為
10.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，所述模板圖像是通過(guò)對(duì)無(wú)夾帶物的車輛掃描得到的。
全文摘要
本發(fā)明提出了一種基于輻射圖像變動(dòng)檢測(cè)的小型車輛夾帶物自動(dòng)檢測(cè)方法。首先對(duì)車輛掃描圖像與模板圖像進(jìn)行自動(dòng)配準(zhǔn)，再用變動(dòng)檢測(cè)的方法查找?jiàn)A帶物。用輻射圖像變動(dòng)檢測(cè)的方法對(duì)小型車輛或其它大型車輛車身內(nèi)部的夾帶物進(jìn)行檢測(cè)，車身是指車體除貨箱以外的部分。
文檔編號(hào)G01N23/02GK101162204SQ200610113619
公開日2008年4月16日 申請(qǐng)日期2006年10月10日 優(yōu)先權(quán)日2006年10月10日
發(fā)明者陳志強(qiáng), 麗 張, 顧建平, 楊鴻波, 鄭建斌, 濤 王 申請(qǐng)人:同方威視技術(shù)股份有限公司, 清華大學(xué)