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申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院战争研究院

摘要：本发明公开了一种基于图像分析的毁伤评估方法、系统、设备及存储介质，利用图像分析技术，提取目标毁伤特征，目标毁伤特征对图像旋转、图像缩放具有鲁棒性，因此适用于不同高度、不同角度拍摄的目标图像；根据目标毁伤特征可通过训练好的高斯混合模型准确估计目标毁伤程度。

主权项：1.一种基于图像分析的毁伤评估方法，其特征在于，包括：利用目标毁伤前的图像，对目标毁伤后的图像进行校正；从目标毁伤前的图像以及校正后的目标毁伤后的图像中分别截取目标区域图像；计算目标毁伤前的目标区域图像与目标毁伤后的目标区域图像之间的灰度差图与相关系数图；结合所述灰度差图与相关系数图，获得目标毁伤特征；利用所述目标毁伤特征评估目标毁伤程度；其中，所述计算目标毁伤前的目标区域图像与目标毁伤后的目标区域图像之间的灰度差图与相关系数图包括：计算灰度差图Idiff：令x,y表示图像的像素的横坐标和纵坐标坐标，则x,y位置处的像素点的灰度差Idiffx,y计算方法如下： 其中，I1、I2分别表示目标毁伤前的目标区域图像、目标毁伤后的目标区域图像；u,v为x,y位置处的像素点正方形邻域内的坐标，L为正方形邻域的边长，gu,v为高斯平滑窗；计算相关系数图：计算相关系数矩阵Ax,y，表示为： 其中， 将相关系数矩阵Ax,y缩放到0到255之间，并取反，得到相关系数图Icoef，x,y位置处的像素点的相关系数值Icoefx,y计算方法如下： 所述利用所述目标毁伤特征评估目标毁伤程度包括：使用高斯混合模型对所述目标毁伤特征的概率分布进行离线建模，表示为： 其中，Pf|λ为高斯混合模型，λ为混合高斯模型的参数集，包含混合系数wm、均值μm与方差∑m；M为混合状态的数量，Nf；μm,∑m为高斯函数，f表示所述目标毁伤特征；将毁伤等级分为C个等级，根据专家知识和训练图像分别对C个等级的图像使用C个高斯混合模型估计目标毁伤特征的分布Pcf|λc，c表示第c个毁伤等级，每一毁伤等级对应一个高斯混合模型，c＝[0,1,2,…,C-1]；对于目标毁伤特征f，计算其属于第c个高斯混合模型的概率pλc|f，即毁伤特征f属于第c个毁伤等级的后验概率，计算公式为： 其中，Pf|λc表示第c个高斯混合模型，pλc为第c个高斯混合模型的先验分布，pf表示毁伤特征f的先验分布；毁伤类别的判别结果最终通过最大后验概率准则给出，表示为：

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