[发明专利]一种红外超弱运动目标检测方法有效
申请号: | 201911020999.5 | 申请日: | 2019-10-25 |
公开(公告)号: | CN110738688B | 公开(公告)日: | 2022-05-13 |
发明(设计)人: | 孙晓亮;李俊;于起峰;刘肖琳;张雄锋;尚洋 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军国防科技大学 |
主分类号: | G06T7/246 | 分类号: | G06T7/246;G06T7/215;G06T7/136 |
代理公司: | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人: | 邱轶 |
地址: | 410073 湖*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 红外 运动 目标 检测 方法 | ||
1.一种红外超弱运动目标检测方法,所述方法包括:
获取待检测的红外图像序列;
分别抑制所述红外图像序列中帧间重叠区域背景以及非重叠区域背景,得到目标图像序列;
对所述目标图像序列中的运动目标进行目标增强,以及抑制所述目标图像序列中的背景残差,得到增强目标图像序列;
通过自适应阈值分割,确定所述增强目标图像序列的候选目标集合;
通过计算所述候选目标集合中每个候选目标的目标运动速度和灰度外观特征,确定所述候选目标集合中的真实目标;包括:
根据每个候选目标的目标运动速度,得到归一化速度方差为:
根据所述归一化速度方差确定局部轨迹平滑性为:
其中,T表示待评价轨迹,L表示轨迹长度,表示通过目标位置差分得到的目标运动速度,表示第l个速度分量;
根据局部轨迹平滑性,进行目标轨迹检测;
根据每个候选目标的目标运动速度和灰度外观特征,进行目标轨迹跟踪;
根据目标轨迹检测结果和目标轨迹跟踪结果,确定所述候选目标集合中的真实目标。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,抑制所述红外图像序列中帧间重叠区域背景,包括:
获取所述红外图像序列中相邻两帧图像中对应点的位置坐标向量;
根据所述位置坐标向量,确定所述相邻两帧图像对应的单应性矩阵;
根据所述单应性矩阵,将所述相邻两帧图像转化到同一坐标下,通过帧间差分抑制所述红外图像序列中帧间重叠区域背景。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,抑制所述红外图像序列中帧间非重叠区域背景,包括:
确定非重叠区域的外边缘为背景像素,将所述背景像素中的边缘像素点确定为背景种子点;
采用快速最小障碍距离度量,确定所述红外图像序列中当前图像中其他像素点与所述背景种子点的最小障碍距离;
根据所述最小障碍距离确定其他像素点与所述背景种子点的相似度,根据相似度满足条件的其他像素点,抑制所述红外图像序列中帧间非重叠区域背景。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述目标图像序列中的运动目标进行目标增强,以及抑制所述目标图像序列中的背景残差,得到增强目标图像序列,包括:
对所述目标图像序列中图像构建同心框局部邻域结构;所述同心框局部邻域结构中目标位于每个同心框中心,中心框尺寸与预先设置的滑动窗口尺寸相同;
通过所述滑动窗口在所述同心局部邻域结构中滑动,计算每个滑动窗口中外框方差和中心框方差;
根据所述外框方差和所述中心框方差,得到方差差异;
根据每个滑动窗口的方差差异,得到同心框局部邻域结构的局部方差差异;
根据所述局部方差差异,对所述目标图像序列中的运动目标进行目标增强,以及抑制所述目标图像序列中的背景残差,得到增强目标图像序列。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述通过自适应阈值分割,确定所述增强目标图像序列的候选目标集合,包括:
根据所述增强目标 图像序列的均值、标准差以及预先设置的控制参数,得到分割阈值;
根据所述分割阈值,通过自适应阈值分割,确定所述增强目标图像序列的候选目标集合。
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