[發(fā)明專利]一種基于星載圖像序列的空間目標(biāo)檢測(cè)跟蹤方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710950108.0
• 申請(qǐng)日: 2017-10-13
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107886498B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-04-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 呂憑樂(lè);孫勝利;林長(zhǎng)青
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/187;G06T7/194;G06T7/20;G06T5/50
• 代理公司: 上海滬慧律師事務(wù)所 31311
• 代理人: 李秀蘭

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于星載圖像序列的空間目標(biāo)檢測(cè)跟蹤方法，包括以下步驟：(1)對(duì)于天基圖像序列，采用二維最小均方濾波器進(jìn)行背景估計(jì)，得到的殘差圖像作為初步背景抑制的圖像；(2)利用局部差異度度量和形態(tài)學(xué)頂帽操作結(jié)合產(chǎn)生動(dòng)態(tài)閾值，它用于殘余背景雜波的再次濾除并增強(qiáng)目標(biāo)；(3)采用連通域分割的方法，將探測(cè)器固有噪聲區(qū)域?yàn)V除；(4)利用空間目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特性采用多幀關(guān)聯(lián)的方法將孤立的噪聲點(diǎn)剔除。此算法流程對(duì)于真實(shí)天基圖像序列的處理結(jié)果表明，其信雜比能夠增強(qiáng)45倍左右，對(duì)于弱小目標(biāo)能有效檢測(cè)，性能良好，為天基光學(xué)遙感探測(cè)提供了技術(shù)支持。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及空間目標(biāo)探測(cè)領(lǐng)域中的運(yùn)動(dòng)弱點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤方法，更具體地，作為一種衛(wèi)星拍攝的云背景的圖像序列中目標(biāo)檢測(cè)的方法。

背景技術(shù)

復(fù)雜背景下星載弱點(diǎn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)探測(cè)問(wèn)題一直是空天領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。對(duì)于靜止軌道衛(wèi)星而言，成像距離遠(yuǎn)，目標(biāo)在像面上呈現(xiàn)微弱點(diǎn)狀，無(wú)特征；同時(shí)，云雜波以及其他背景雜波、系統(tǒng)噪聲等固有噪聲等干擾檢測(cè)。以上導(dǎo)致極低信雜比(SCR≈1)，使得空間目標(biāo)檢測(cè)困難。

目前對(duì)于真實(shí)天基環(huán)境的應(yīng)用，集中在先單幀處理再多幀軌跡關(guān)聯(lián)的方法研究。單幀處理主要是背景抑制和目標(biāo)增強(qiáng)。目前具有代表性的方法包含空間域、頻率域以及時(shí)間域、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等濾波方法，但是，對(duì)于本發(fā)明針對(duì)的復(fù)雜云背景以及SCR≤1的探測(cè)環(huán)境，采用單一的濾波方法都無(wú)法保證檢測(cè)精度，存在較高虛警率。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于星載圖像序列的空間目標(biāo)檢測(cè)跟蹤方法，用于地面基站對(duì)于衛(wèi)星下傳圖像序列中弱點(diǎn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的探測(cè)。

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：首先利用一種較為經(jīng)典的背景抑制算法二維最小均方濾波器做抑制大面積背景的預(yù)處理操作。然后利用鄰域灰度差異性特征與形態(tài)學(xué)算子相結(jié)合設(shè)定動(dòng)態(tài)閾值將大部分殘余的背景雜波去除進(jìn)而增強(qiáng)目標(biāo)，經(jīng)過(guò)連通域處理之后殘余點(diǎn)中包含目標(biāo)和噪點(diǎn)，最終在圖像序列中利用目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特性篩出孤立噪點(diǎn)，并將目標(biāo)軌跡提取出來(lái)。

進(jìn)一步地，一種基于星載圖像序列的空間目標(biāo)檢測(cè)跟蹤方法，具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

步驟1：對(duì)于給定圖像序列中每一幅圖像X_t(t表示當(dāng)前圖像在圖像序列的幀數(shù))，利用二維最小均方濾波器濾波，濾波的步驟如下：

1)對(duì)于M行、N列的圖像X_t而言，設(shè)置大小為R行、R列(R一般取3、5、7)的滑動(dòng)窗口，從左到右、從上到下地掃描每一個(gè)像元(x,y)，x＝0,1,2,…,M-1，y＝0,1,2,…,N-1。對(duì)X_t進(jìn)行背景估計(jì)形成的背景估計(jì)圖像為E_t。每一個(gè)像元的估計(jì)按照如下公式進(jìn)行：

其中，i＝0,1,2,…,R-1,j＝0,1,2,…,R-1，W_k是每次迭代更新的權(quán)重矩陣，k從0開(kāi)始取值，權(quán)重矩陣的初始化W₀為方差為0.5的高斯濾波矩陣，k＝x*N+y。濾波器利用每次的迭代更新權(quán)重矩陣W_k，W_k+1(i,j)＝W_k(i,j)+μe_kX_t(x-i,y-j)。其中，e_k是估計(jì)誤差值，即濾波器輸出的估計(jì)值和期望值的差值，本發(fā)明取e_k＝X_t(x,y)-E_t(x,y)，μ是迭代步長(zhǎng)；

2)直接濾波之后生成背景估計(jì)圖像，然后用原始的圖像X_t與背景估計(jì)圖像E_t做差，得到包含目標(biāo)點(diǎn)和殘存噪聲、雜波的殘差圖像，記為I；

3)對(duì)于I，其灰度最大值記為max(I)，其灰度最小值記為min(I)，對(duì)于其中每個(gè)像元(x,y)，其灰度值為I(x,y)，按照以下的公式將圖像歸一化到特定的灰度區(qū)間：