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

有效

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

一種跟蹤過程中動態(tài)目標(biāo)的特征光譜提取方法，本發(fā)明提供一種對動態(tài)目標(biāo)的特征光譜進行準(zhǔn)確提取的方法。本發(fā)明的步驟為：一、計算動態(tài)目標(biāo)坐標(biāo)，對動態(tài)目標(biāo)識別區(qū)域內(nèi)像素進行快速最近鄰二聚類，計算目標(biāo)與背景的平均光譜向量；二、根據(jù)目標(biāo)平均光譜向量計算出目標(biāo)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，根據(jù)背景平均光譜向量計算出背景狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，用動態(tài)目標(biāo)識別區(qū)域內(nèi)像素與狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的逆矩陣相乘得到特征光譜向量；三、計算目標(biāo)像素特征光譜向量和目標(biāo)平均光譜向量的光譜角，判斷動態(tài)目標(biāo)移動后的位置。本發(fā)明能準(zhǔn)確地提取動態(tài)目標(biāo)的特征光譜，及時跟蹤動態(tài)目標(biāo)位置，充分發(fā)揮高光譜數(shù)據(jù)信息量豐富的特點，適用于動態(tài)目標(biāo)偵查、搜索及跟蹤領(lǐng)域。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及特征光譜提取方法，具體涉及一種跟蹤過程中動態(tài)目標(biāo)的特征光譜提取方法。

背景技術(shù)

在計算機識別領(lǐng)域，動態(tài)目標(biāo)檢測是非常重要的，主要體現(xiàn)在無人機識別跟蹤、航拍偵查以及高精度搜索等方面。使用無人機進行動態(tài)目標(biāo)檢測時，采用高光譜相機對目標(biāo)進行拍攝并檢測目標(biāo)位置，可以減少外在干擾對檢測的影響，得到更加精確的效果。由于高光譜成像具有光譜分辨率高、光譜波段連續(xù)等特點，為有效提高目標(biāo)探測能力提供了可能，尤其是在對偽裝目標(biāo)進行檢測、識別方面具有很大潛能。

動態(tài)目標(biāo)的特征光譜向量蘊含充足的光譜信息，可以利用其對目標(biāo)進行跟蹤操作。利用高光譜數(shù)據(jù)對動態(tài)目標(biāo)進行跟蹤的過程中，最重要的步驟為對動態(tài)目標(biāo)與背景的特征光譜向量和不同高光譜數(shù)據(jù)中的目標(biāo)的特征光譜向量進行比較。聚類是將全體對象中類似的對象組成多個類的過程，它是研究分類問題的一種統(tǒng)計分析方法。本發(fā)明中提出一種快速最近鄰二聚類方法，通過構(gòu)成最近鄰鏈表尋找類別分界限，進而實現(xiàn)對像素點進行快速二聚類的目的。本發(fā)明利用快速最近鄰二聚類方法將像素點分為目標(biāo)像素和背景像素，并利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程得到動態(tài)目標(biāo)的特征光譜向量。

光譜角制圖法是將光譜數(shù)據(jù)視為多維空間中的矢量，利用解析方法計算像元光譜與光譜數(shù)據(jù)庫中參考光譜之間矢量的夾角，根據(jù)夾角的大小來確定光譜間的相似程度，以達到識別對象的目的。本發(fā)明中利用光譜角制圖方法計算不同高光譜數(shù)據(jù)中目標(biāo)特征光譜向量之間的相似程度，進而判斷動態(tài)目標(biāo)移動后的位置。本發(fā)明充分發(fā)揮高光譜數(shù)據(jù)信息量豐富的特點，可以準(zhǔn)確地提取動態(tài)目標(biāo)的特征光譜向量，進而達到對動態(tài)目標(biāo)跟蹤的目的。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提出一種跟蹤過程中動態(tài)目標(biāo)的特征光譜提取方法，在利用高光譜數(shù)據(jù)對動態(tài)目標(biāo)進行跟蹤的過程中，可以對動態(tài)目標(biāo)的特征光譜進行準(zhǔn)確提取的方法。該方法能準(zhǔn)確地提取動態(tài)目標(biāo)的特征光譜并及時跟蹤動態(tài)目標(biāo)在高光譜圖像中的位置。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：在當(dāng)前高光譜數(shù)據(jù)中計算動態(tài)目標(biāo)位置，得到目標(biāo)坐標(biāo)，對該坐標(biāo)鄰域內(nèi)像素進行聚類并分成目標(biāo)像素和背景像素，分別對所有目標(biāo)像素和背景像素進行均值計算，得到目標(biāo)與背景的平均光譜向量；對下一時刻高光譜數(shù)據(jù)中該坐標(biāo)鄰域內(nèi)像素進行聚類，分成目標(biāo)像素和背景像素并進行均值計算得到目標(biāo)和背景的平均光譜向量；根據(jù)所得到的平均光譜向量計算出目標(biāo)與背景的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，分別用下一個高光譜數(shù)據(jù)目標(biāo)鄰域內(nèi)像素與狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的逆矩陣相乘得到特征光譜向量，并分別計算其與當(dāng)前高光譜數(shù)據(jù)中目標(biāo)的平均光譜向量之間的光譜角，判斷是否為同一目標(biāo)；重復(fù)上述操作對其他高光譜數(shù)據(jù)進行檢測。

本發(fā)明的流程圖如圖1所示，共分為三個步驟，具體步驟如下：

步驟一：計算當(dāng)前時刻高光譜數(shù)據(jù)中動態(tài)目標(biāo)坐標(biāo)，分別對當(dāng)前時刻高光譜數(shù)據(jù)和下一時刻高光譜數(shù)據(jù)中該坐標(biāo)鄰域內(nèi)像素進行快速最近鄰二聚類，并分別計算目標(biāo)與背景的平均光譜向量。