[發(fā)明專利]一種跟蹤過(guò)程中動(dòng)態(tài)目標(biāo)的特征光譜提取方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710110716.0
• 申請(qǐng)日: 2017-02-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108510519B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-12-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張淼;宋敏敏;于文博;沈毅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/246
• 分類號(hào): G06T7/246;G06T7/162
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種跟蹤過(guò)程中動(dòng)態(tài)目標(biāo)的特征光譜提取方法，其特征在于它包括以下步驟：

步驟一：計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻高光譜數(shù)據(jù)中動(dòng)態(tài)目標(biāo)坐標(biāo)，分別對(duì)當(dāng)前時(shí)刻高光譜數(shù)據(jù)和下一時(shí)刻高光譜數(shù)據(jù)中該坐標(biāo)鄰域內(nèi)像素進(jìn)行快速最近鄰二聚類，并分別計(jì)算目標(biāo)與背景的平均光譜向量；

步驟二：根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻和下一時(shí)刻目標(biāo)平均光譜向量計(jì)算出目標(biāo)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻和下一時(shí)刻背景平均光譜向量計(jì)算出背景狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，分別用下一時(shí)刻光譜數(shù)據(jù)中動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別區(qū)域內(nèi)像素與狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的逆矩陣相乘得到每一個(gè)像素的特征光譜向量；

步驟三：計(jì)算求得的目標(biāo)像素特征光譜向量與當(dāng)前時(shí)刻高光譜數(shù)據(jù)中目標(biāo)的平均光譜向量之間的光譜角，判斷動(dòng)態(tài)目標(biāo)移動(dòng)后的位置；

步驟一中所述的快速最近鄰二聚類方法通過(guò)構(gòu)建最近鄰鏈表尋找類別分界，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行快速二聚類的目的，其具體聚類步驟如下：

高光譜圖像中待聚類區(qū)域中每個(gè)像素點(diǎn)為一個(gè)樣本向量，存儲(chǔ)著該像素的各波段光譜數(shù)據(jù)，任意取待聚類區(qū)域中某一像素點(diǎn)記為v₁，搜尋v₁鄰域內(nèi)與v₁相似度距離最小的樣本點(diǎn)記為v₂，然后搜尋v₂鄰域內(nèi)與v₂相似度距離最小的樣本點(diǎn)記為v₃，依次類推，構(gòu)成最近鄰鏈表；

相似度距離用馬氏距離表示，樣本點(diǎn)v_t和樣本點(diǎn)v_t+1之間的馬氏距離d(v_t,v_t+1)可表示為：

上式中，Σ為v_t和v_t+1之間的協(xié)方差矩陣，其上角標(biāo)-1表示矩陣求逆，利用像素點(diǎn)之間的相似度距離構(gòu)造相對(duì)相似度距離D(v_t,v_t+1)，計(jì)算式如下：

D(v₁,v₂)＝1，

選擇最大的相對(duì)相似度距離并在最近鄰鏈表中將其對(duì)應(yīng)的兩個(gè)像素點(diǎn)斷開(kāi)，得到兩段鏈表，每段鏈表上的像素對(duì)應(yīng)為一類，進(jìn)而將所有樣本點(diǎn)劃分為兩個(gè)聚類。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種跟蹤過(guò)程中動(dòng)態(tài)目標(biāo)的特征光譜提取方法，其特征在于所述的步驟一具體包括：

1)已知1，2，…，k，k+1，…為各個(gè)時(shí)刻拍攝的高光譜數(shù)據(jù)序列號(hào)，k皆代指當(dāng)前時(shí)刻，k+1皆代指下一時(shí)刻，B皆代指每個(gè)高光譜數(shù)據(jù)的波段數(shù)；高光譜數(shù)據(jù)中的每個(gè)像素點(diǎn)都對(duì)應(yīng)一條長(zhǎng)度為B的光譜向量，其數(shù)據(jù)代表了該像素對(duì)波段1～B的光譜反射強(qiáng)度；根據(jù)第k個(gè)高光譜數(shù)據(jù)IMG_k中動(dòng)態(tài)目標(biāo)的中心坐標(biāo)為(x₀,y₀)，取g為邊長(zhǎng)的正方形鄰域作為動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別區(qū)域，g的取值應(yīng)大于目標(biāo)的像素大小，以保證該正方形鄰域內(nèi)既有目標(biāo)也有背景；

接著對(duì)第k+1個(gè)高光譜數(shù)據(jù)IMG_k+1進(jìn)行處理：分別對(duì)高光譜數(shù)據(jù)IMG_k與高光譜數(shù)據(jù)IMG_k+1中動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別區(qū)域內(nèi)的像素進(jìn)行聚類，聚類方法采用快速最近鄰二聚類方法，將動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別區(qū)域內(nèi)的像素劃分為目標(biāo)像素和背景像素，通過(guò)聚類得到第k個(gè)高光譜數(shù)據(jù)中動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別區(qū)域內(nèi)大小為B×1的目標(biāo)像素為target_(k)(i)，1≤i≤targetnum_(k)，大小為B×1背景像素為background_(k)(i)，1≤i≤backgroundnum_(k)，其中targetnum_(k)為動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別區(qū)域內(nèi)目標(biāo)像素個(gè)數(shù)，backgroundnum_(k)為動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別區(qū)域內(nèi)背景像素個(gè)數(shù)，第k+1個(gè)高光譜數(shù)據(jù)中動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別區(qū)域內(nèi)大小為B×1目標(biāo)像素為target_(k+1)(i)，1≤i≤targetnum_(k+1)，大小為B×1背景像素為background_(k+1)(i)，1≤i≤backgroundnum_(k+1)，其中targetnum_(k+1)為動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別區(qū)域內(nèi)目標(biāo)像素個(gè)數(shù)，backgroundnum_(k+1)為動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別區(qū)域內(nèi)背景像素個(gè)數(shù)；

2)分別對(duì)第k個(gè)高光譜數(shù)據(jù)與第k+1個(gè)高光譜數(shù)據(jù)的目標(biāo)像素與背景像素進(jìn)行均值計(jì)算，得到第k個(gè)高光譜數(shù)據(jù)中目標(biāo)像素的平均光譜向量targetspectral_(k)，背景像素的平均光譜向量backgroundspectral_(k)，第k+1個(gè)高光譜數(shù)據(jù)中目標(biāo)像素的平均光譜向量targetspectral_(k+1)，背景像素的平均光譜向量backgroundspectral_(k+1)，它們的大小均為B×1，計(jì)算公式如下：