[發明專利]基于顯著性和結構性的紅外運動小目標識別方法

有效

• 申請號: 201310251837.9
• 申請日: 2013-06-21
• 公開（公告）號: CN103336947A
• 公開（公告）日: 2013-10-02
• 發明（設計）人: 周濤;楊杰
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 郭國中

1.一種基于顯著性和結構性的紅外運動小目標識別方法，其特征在于首先依據顯著性特征對每幀圖像進行顯著性檢測，然后通過運動目標的結構性排除非目標，通過運動目標的連續性軌跡進行目標的自動識別，該方法在無任何先驗知識的條件下能準確的自動識別紅外圖像中的運動小目標；

所述方法包括如下步驟：

(1)從任意一幀圖像開始，進行全局顯著性檢測，保存所有檢測點位置、灰度信息；

(2)對下一幀做顯著性檢測；

(3)把當前檢測可疑目標點與上一幀中的檢測點做結構性匹配，根據運動目標的結構性，針對連續兩幀內目標滿足運動速度、目標面積變化、目標灰度變化的規則，于是基于結構性的判據準則滿足公式:||l(t+1)-l(t)||<s，其中目標在第t幀下的狀態記為l(t)，l(t)表示目標的運動速度、目標面積、灰度大小，目標在下一幀的狀態記為l(t+1)，判據準則中的s是狀態閾值，閾值的選取是根據當前目標的具體狀態參數而設定的，運動小目標在連續兩幀內的速度變化、面積變化、灰度變化滿足該閾值s：速度與目標在前后兩幀內的位置有關，面積與目標的像素個數有關，灰度與目標區域內的平均像素值大小有關；

(4)根據上述判據準則把能匹配到的點留下，丟棄上一幀中未能在下一幀找到匹配點的疑似目標點，同時加入當前幀中未被匹配的點；

(5)轉向第(2)步，直到滿足檢測幀數小于閾值T，閾值T根據圖像的信噪比大小來確定，它與信噪比大小成反比，當信噪比小時，此時噪聲對真實目標的干擾大，需要更多的幀信息來識別真實目標；當信噪比大時，此時噪聲對真實目標的干擾小，只需要較少的幀信息就能識別出真實目標；

(6)由前述步驟(1)-（5）得到一個疑似目標的運動軌跡集合，由運動目標的結構性識別出真實目標；

(7)識別結束。

2.根據權利要求1所述的基于顯著性和結構性的紅外運動小目標識別方法，其特征在于：步驟(3)中，依據運動目標的結構性約束進行匹配，其中運動目標的結構性是指針對視頻場景中的運動目標，它具有連續的運動軌跡，而非目標或者噪聲點、干擾點都不具有連續的運動軌跡，在視頻幀圖像中運動目標只可能出現在一個小的區域內，并且相鄰兩幀之間檢測到的目標區域是連續的，這樣構成了一個目標的運動連續軌跡，運動目標滿足這種連續軌跡的特征，稱為“結構性”。

3.根據權利要求1所述的基于顯著性和結構性的紅外運動小目標識別方法，其特征在于：步驟(6)中，依據運動目標的結構性進行目標識別的具體步驟是：先檢測第一幀中所有疑似目標，然后檢測下一幀內的所有可能疑似目標，然后根據目標的運動位移、目標點灰度值、運動速度匹配前后兩幀中的檢測到的疑似目標點；如果第一幀中的某個點在下一幀中能找到相關的匹配點，則保留該點的軌跡信息，否則丟棄該點；如果第二幀某個點未被第一幀中的點匹配，則加入點集合作為下一次匹配的初始點；根據以上匹配方法，得到一個新的匹配點初始集合，該集合包含了具有連續軌跡的疑似目標點。

4.根據權利要求1-3任一項所述的基于顯著性和結構性的紅外運動小目標識別方法，其特征在于，所述閾值T設定為15幀。