[发明专利]一种航拍图像的运动小目标检测方法

说明书

本发明公开了一种航拍图像的运动小目标检测方法，包括：对航拍图像的光流图中每个像素点进行梯度计算，得到运动边缘图像；对运动边缘图像依次进行去噪和细化后，得稀疏的运动边缘图像；根据边缘强度差对稀疏的运动边缘图像中的边缘点进行组合，得到边缘段，利用滑动窗口在稀疏的运动边缘图像中滑动，计算每个窗口包含目标的得分；将包含目标的得分大于等于阈值的窗口作为候选窗口，计算候选窗口的紧致度得分；根据候选窗口的紧致度得分，对候选窗口进行剔除，得到最终的小目标检测结果。本发明在目标尺寸小和背景复杂情况下，实现快速准确的目标检测。

技术领域

本发明属于数字图像检测技术领域，更具体地，涉及一种航拍图像的运动小目标检测方法。

背景技术

在目标检测应用中，由于场景的多变，被检测图像一般会存在较大的差异。航拍图像是在高空动平台获取的图像，与传统地面拍摄图像相比，其具有图像拍摄位置多变，拍摄角度灵活，图像内容显示范围广等特点，但同时也造成了图像尺寸较大，图像中目标会呈现尺度小，角度变化大，目标纹理信息缺失等特点，对目标检测造成很大困难。目前目标检测方法主要分为以下两种：

(1)基于人工设定特征的目标检测方案

传统的目标检测算法基于图像目标的闭合边缘轮廓或基于图像超像素融合从而检测出图像中目标，这种方法在背景简单、目标尺寸较大的情况下能取得较好检测结果，但当目标与背景对比度较低、目标部分遮挡或目标尺寸较小情况下，这种方法很容易出现误检或漏检目标。

(2)基于卷积神经网络的目标检测方案

基于网络的目标检测一般结合目标类别识别，这种方法在目标尺寸较大或无较大遮挡情况下会有比较好的检测结果，但这种方法在小尺寸目标情况下检测效果不佳，检测速度不高，且这种方法普遍对计算资源有较高要求。

由此可见，现有技术普遍难以在目标尺寸小和背景复杂情况下，实现快速准确的目标检测。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种航拍图像的运动小目标检测方法，由此解决现有技术普遍难以在目标尺寸小和背景复杂情况下，实现快速准确的目标检测的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种航拍图像的运动小目标检测方法，包括：

(1)利用光流约束方程，对航拍图像及其相邻帧的图像块进行计算，得到航拍图像的光流图；

(2)对光流图中每个像素点进行梯度计算，得到运动边缘图像；

(3)对运动边缘图像依次进行去噪和细化后，得稀疏的运动边缘图像；

(4)根据边缘强度差对稀疏的运动边缘图像中的边缘点进行组合，得到边缘段，计算边缘段之间的关联程度；

(5)利用滑动窗口在稀疏的运动边缘图像中滑动，得到窗口集合，对于窗口集合中的每个窗口，根据边缘段与窗口的位置关系，利用边缘段之间的关联程度计算每个窗口的边缘段的权重，利用每个窗口的边缘段的权重计算每个窗口包含目标的得分；

(6)将包含目标的得分大于等于阈值的窗口作为候选窗口，使用最小方向对比度计算候选窗口的显著性图像，根据显著性图像计算候选窗口的紧致度得分；

(7)根据候选窗口的紧致度得分，使用非极大值的抑制方法，对候选窗口进行剔除，得到目标窗口作为最终的小目标检测结果。

进一步地，小目标的面积占航拍图像的面积的十万分之五到千分之一。

进一步地，步骤(1)包括：

利用光流约束方程，对航拍图像及其相邻帧的图像块进行计算，得到超定方程组矩阵，使用最小二乘法求解超定方程组矩阵，得到航拍图像的图像块内各像素点在水平和竖直方向的光流移动大小，构成航拍图像的光流图。