[發明專利]一種基于目標特征的運動矢量估計方法

有效

• 申請號: 201210517992.6
• 申請日: 2012-12-06
• 公開（公告）號: CN103035011A
• 公開（公告）日: 2013-04-10
• 發明（設計）人: 王鑫;姚嵐;徐立中;嚴錫君;張振
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 許方

技術領域

本發明公開了一種基于目標特征的運動矢量估計方法，屬于非接觸式明渠測流的技術領域。

背景技術

針對甚高流速的洪峰（大于5～6m/s）等復雜水流條件（或極端條件）下的測驗，尤其是山溪性河流高洪期洪水暴漲暴落，水流速度變化快，含沙量高，漂浮雜物多，致使常規的河流流量測驗方案無法開展布置，測速方法和儀器不能正常地施測。

河流表面流速分布是水文監測中重要的測量參數，無論是對于流量估計還是河流泥沙淤積、河岸侵蝕模式的研究都至關重要。為了測量一段河流表面的流速分布，通常需要采用間隔安放的流速儀測量，這些流速儀安裝在橋上或者橫跨河流寬度的繩索上，或用測量船只。這種使用間隔流速儀測量流速的方法提供空域和時域分辨率都很差的數據。比如測量一個橫斷面為50米的河流要用數小時而且測量的數據局限在安裝流速儀橋附近的橫斷面，而不是整個水面的流場分布。因此，至今仍尚未有支持高洪期穩定可靠和有效地測流技術方法以及相應的產品化儀器設備。

大尺度粒子成像測速（Large-Scale?PIV，LSPIV）是目前極端條件下進行應急測驗或巡測的一種可能手段。上世紀90年代末，實驗室環境下的粒子光學成像測速（Particle?Image?Velocimetry，PIV）被改造引入日本Yodo河洪水的觀測。這種大尺度粒子成像測速（LSPIV）通過測量某一小圖像區域（觀測窗口）的水面漂浮物及天然示蹤模式（如波紋、浪花或旋渦等代替實驗室環境下的人工示蹤粒子）的平均位移來得到該區域中心處的流速。

但是，極端測驗條件下流體物化屬性及測驗環境復雜多變，水流示蹤/漂浮物的尺度、旋轉與遮擋等非剛體運動狀態急速變化，特別是在水面光強、水面反射及水下和天空散射等光線擾動的復雜光學環境下，目前通常采用基于統計學的區域灰度相關匹配、目標跟蹤等一類算法的LSPIV，極易出現偽矢量（甚至無矢量），嚴重造成成像視場中的觀測目標運動矢量時空分布不均或密度較低，極易導致河流表面流速場重建錯誤。

通過對影響水面流速測驗精度、穩定性及敏感性要素的剖析，僅對LSPIV的目前水面觀測目標檢測方法直接做一般的改造，或者平移和借用圖像信息處理相關領域的先進技術方法，諸如水面艦艇、水雷或海洋溢油遙感等較大目標的檢測等研究成果，并不適用于本課題中大視場觀測下水流示蹤/漂浮物這類光學特性復雜的弱小目標可靠、穩定地連續檢測任務的要求。如何解決水面弱小目標信息的可靠連續采集和魯棒檢測、運動矢量精準估計等關鍵技術，進而為流場重建與定標提供可靠基礎，是目前LSPIV存在的瓶頸問題，也是一項極具挑戰性的研究課題。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是針對上述背景技術的不足，提供了一種基于目標特征的運動矢量估計方法。

本發明為實現上述發明目的采用如下技術方案：

一種基于目標特征的運動矢量估計方法，包括如下步驟：

步驟1，獲取web服務器中前后兩幀視頻圖像，處理每幀視頻圖像得到目標圖像；

步驟2，計算每幀視屏圖像中的目標特征值；

步驟3，以前一幀視頻圖像中的一個目標為樣本目標，根據樣本目標特征值計算出河流水面流速起始值；

步驟4，利用特征匹配跟蹤方法，比較后一幀視頻圖像中目標特征值和步驟3所述樣本目標的特征值，獲取前后兩幀視頻圖像中目標特征值差最小的目標；

步驟5，在搜索范圍內尋找后一幀視頻圖像中唯一與步驟3所述樣本目標特征值差值最小的目標，并計算河流水面流速初始矢量，

其中：所述搜索范圍是在樣本目標運動方向正負M度以內，到樣本目標距離在平均運動距離N倍以內的水面區域，M為小于180的正數，N為小于2的整數；

步驟6，重復步驟3至步驟5，直至前一幀視頻圖像中的每一個目標都作為樣本目標與后一幀視頻圖像中的所有目標進行特征值匹配并計算出河流水面流速矢量；

步驟7，利用步驟5得到的河流水面流速初始矢量和步驟6得到的河流水面流速矢量構成河流水面流速場。

所述一種基于目標特征的運動矢量估計方法，步驟2中目標特征值采用如下步驟計算：

步驟2-1，根據目標面積S、周長C計算目標的圓度Afa；

步驟2-2，根據目標面積、圓度計算目標特征值value：

value=α·S+β·Afa；

其中，α、β為小于1的整數，且α+β＝1。

所述一種基于目標特征的運動矢量估計方法步驟5的具體實施如下：