申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2022-12-13

公开（公告）日：2023-04-14

公开（公告）号：CN115965591A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/70;G06T5/00;G06T5/50

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.05.02#实质审查的生效;2023.04.14#公开

摘要：本发明属于光电对抗技术领域，涉及针对偷拍设备的检测技术，具体提供一种基于稀疏表示的远距离检测偷拍设备方法，用于克服现有技术识别准确度低的问题；本发明通过小波变换将图像稀疏表示后利用随机测量矩阵对稀疏图像进行压缩投影得到测量矩阵组，对矩阵组进行一系列差分加和运算可得不含静态背景、动态背景信息的测量矩阵，再使用正交匹配追踪算法重建恢复测量矩阵得到恢复后图像，再依据图像像素值以及连通区域面积判定法筛选出猫眼目标区域，实现基于稀疏表示的猫眼效应目标识别方法，在大大降低图像数据冗余度的同时，有效提高远距离猫眼目标的识别准确率，进而实现偷拍设备的反侦查，排除潜在的信息泄露危险。

主权项：1.一种基于稀疏表示的远距离检测偷拍设备方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、由摄像头与激光器联合采集两对主动图像与被动图像，分别为主动图像P1与被动图像N1、主动图像P2与被动图像N2；步骤2、利用小波变换矩阵对主动图像P1与被动图像N1、主动图像P2与被动图像N2分别进行相同的小波变换，得到稀疏矩阵PP1与NN1、PP2与NN2；步骤3、依据压缩感知理论，利用高斯随机矩阵对稀疏矩阵PP1与NN1、PP2与NN2分别进行相同的压缩投影，得到测量矩阵PPP1与NNN1、PPP2与NNN2；步骤4、对测量矩阵PPP1、NNN1、PPP2与NNN2进行差分运算，得到差分矩阵Y1、Y2、Y3，具体为：Y1＝PPP1-NNN1、Y2＝PPP2-NNN2、Y3＝PPP2-NNN1；步骤5、根据差分矩阵Y1、Y2、Y3计算动态背景矩阵：Ybackground＝|Y1-Y2|+|Y2-Y3|+|Y1-Y3|进而得到不含动态背景的测量矩阵：Yonly-cateye＝Y1+Y2+Y3-Ybackground；步骤6、运用正交匹配追踪恢复算法对测量矩阵Yonly-cateye进行重建恢复，得到恢复图像Isub；步骤7、针对恢复图像Isub，根据图像中最高像素值，依据34判定法筛选目标信息，得到恢复图像Iend；步骤8、针对恢复图像Iend，判定连通区域的区域面积，进而筛选出猫眼目标位置信息；步骤9、依据猫眼目标位置信息，在原始主动图像中标记猫眼目标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种基于稀疏表示的远距离检测偷拍设备方法

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