局部特征描述方法的目标描述问题

在武器系统工程领域，目标通常是指射击攻击的对象，有时也指某一特定感兴趣区域，因此，目标可以描述为特定搜索区域内所感兴趣的任何物体。例如空中的飞机、水面上的船只、丛林中的动物、战场上的装甲车等，都可以确定为目标。装甲车辆火控系统在对目标实施自动打击过程中，检测与提取目标是前提，而要利用计算机完成目标的检测和提取，首先就需要利用特定的模式对目标进行计算表示，这也就是通常所说的目标描述。目标图像可以采用全局和局部两种特征进行描述，其区别在于特征提取空间范围。全局特征通常对图像整体进行特征提取，而局部特征主要针对图像中局部区域的细节特征信息进行描述。

利用全局特征描述图像整体，从概念角度是将图像看成一个整体，对整幅图像均等无区别对待，并不针对某一感兴趣区域或特定的目标。全局特征描述通常是一种对图像的概括描述，往往是一种语义层次的高度抽象表示，因此缺少对图像中深层含义的理解，同时，也很难利用单一特征获得完整的目标信息，要想检测或识别目标，则必须利用多种特征组合才可以完成特定目标的初级定位。全局特征通常用颜色、纹理和形状来描述图像，这些特征很多是构成视觉显著性的重要因素，如颜色、亮度、形状等。

局部特征则充分利用图像的细节信息，针对某一些点、单一目标或者某一局部块的特征进行有效、准确的提取描述，利用目标的图像细节信息能够准确地检测目标。但是，如果检测的图像场景较大，检测目标时，每个特征都精确描述，则容易造成特征的维度急剧增加，从而导致运算量过大，使得匹配目标的速度变慢。目前，局部特征描述方法主要有兴趣点和局部块方法。其中，兴趣点方法要求在目标检测过程中克服光照、遮挡、方向变化等因素影响，这就要求对兴趣点描述考虑特征向量遇到照度、尺度、旋转、平移和仿射等情况时如何统一的问题。局部块是对兴趣点方法的进一步延伸，它不是以某一点为中心描述特征，而是将图像划分成块，然后用直方图等描述方法表示块中的信息，应用多个小块在空间上的组合来构成完整目标特征描述，同样可以克服尺度、旋转、仿射等情况的影响。表5-5给出了全局特征与局部特征的对比。

表5-5　全局特征与局部特征的对比

无论采用全局特征还是局部特征对目标进行描述，通常都采用目标的形状和外观两种描述方式，其中目标的形状描述主要包括点、目标的边缘轮廓、目标区域剪影、骨骼模型及链状模型等。(www.xing528.com)

① 点。可以利用一个点来描述目标，这个点可以是目标的几何中心，也可以是点的集合。通常情况下，对目标占屏比小的弱小目标采用点描述。

角是图像类似点的特征，在局部它有两维结构。早期的算法首先进行边缘检测，然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向（角）。后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤，而是直接在图像梯度中寻找高度曲率。后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。

② 目标的边缘轮廓。目标的边缘轮廓定义为目标的边界，边缘是构成两个图像区域之间边界（或边缘）的像素。边缘轮廓适用于描述比较复杂的目标，当然，也可以描述简单目标。通常情况下，目标的边缘轮廓可以是任意的，可以包括交叉点。在实践中，边缘一般被定义为图像中拥有大梯度的点组成的子集。一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来构成一个更完善的边缘的描述。这些算法也可能对边缘提出一些限制。

③ 目标区域剪影。轮廓以内的区域称为目标剪影。区域描写一个图像中的一个区域性的结构，当目标的像素非常小，仅由一个或几个像素组成时，可以采用点或角点描述，因此，目标检测过程中，许多区域检测也可以用来检测角。

④ 链状模型。链状模型将描述的目标分解成各独立部分，各独立部分通过节点链接在一起构成目标的整体。例如，人体可以采用头、躯干、手臂和腿简化的肢体连接起来表示。各部分之间的关系由运动学模型支配，如节点处的角度等。为了表示一个链状目标，可以用圆柱体或椭圆构造组成部分的模型。

⑤ 骨骼模型。骨骼模型采用脊描述。长条形的物体被称为脊，在实践中，脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线。此外，局部针对每个脊像素都有一个脊宽度。对象的骨骼可以通过对目标剪影进行中间轴转换提取出来，这种模型通常作为识别对象的一种形状表示法。从灰梯度图像中提取脊比提取边缘、角和区域困难。在空中摄影中，往往使用脊检测来分辨道路，在医学图像中它被用来分辨血管。