[發(fā)明專利]一種紅外視頻空中弱小運(yùn)動目標(biāo)檢測跟蹤方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910220147.4
• 申請日: 2019-03-22
• 公開（公告）號: CN109978851B
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鄭錦;沈凱;韓秋媛;于智浩;許銀翠;張順利
• 申請（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué);北京艾誠科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/207;G06T7/246
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1.一種紅外視頻空中弱小運(yùn)動目標(biāo)檢測跟蹤方法，其特征在于包括如下步驟：

(1)空域目標(biāo)檢測：利用場景區(qū)域感知提取天際線，劃分空中區(qū)域和非空中區(qū)域；進(jìn)而在空中區(qū)域基于TopHat變換進(jìn)行顯著性檢測，實現(xiàn)空中顯著性弱小目標(biāo)的像素點檢測；進(jìn)而對檢測到的像素點利用目標(biāo)聚類分割得到若干目標(biāo)，并對這些目標(biāo)進(jìn)行信噪比確認(rèn)，最終檢測得到顯著目標(biāo)；在初始幀利用當(dāng)前幀檢測到的這些顯著目標(biāo)初始化目標(biāo)跟蹤鏈；

(2)目標(biāo)跟蹤：在當(dāng)前幀利用上述得到的顯著目標(biāo)構(gòu)建目標(biāo)檢測鏈，與目標(biāo)跟蹤鏈中的目標(biāo)進(jìn)行正向、反向比對，建立目標(biāo)檢測鏈中的目標(biāo)和目標(biāo)跟蹤鏈中的目標(biāo)的對應(yīng)，從而定位目標(biāo)在當(dāng)前幀的位置；對于沒有建立對應(yīng)的目標(biāo)跟蹤鏈中的目標(biāo)，利用運(yùn)動趨勢預(yù)測定位該目標(biāo)在當(dāng)前幀的位置；對于沒有建立對應(yīng)的目標(biāo)檢測鏈中的目標(biāo)，作為新出現(xiàn)目標(biāo)添加到目標(biāo)跟蹤鏈中；

(3)時域變化檢測：利用當(dāng)前幀和前第N幀圖像進(jìn)行時域變化檢測，在兩幀圖像中分別提取SURF特征點后，基于特征點匹配計算仿射變換模型以估計背景運(yùn)動，在補(bǔ)償背景運(yùn)動后得到補(bǔ)償后圖像幀，基于當(dāng)前幀、補(bǔ)償后圖像幀，對前述得到的目標(biāo)判斷其是否運(yùn)動，對判斷為運(yùn)動的目標(biāo)形成目標(biāo)軌跡，實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。

2.如權(quán)利要求1所述的一種紅外視頻空中弱小運(yùn)動目標(biāo)檢測跟蹤方法，其特征在于步驟(1)中場景區(qū)域感知的具體過程為：

(2.1)在當(dāng)前幀，依次對每一列圖像從下至上遍歷其像素值，前一像素點的像素值為i₁,后一像素點的像素值為i₂,當(dāng)i₁-i₂≥Th₁且i₂Th₂時，表明此時開始進(jìn)入天空區(qū)域，其中Th₁，Th₂分別刻畫區(qū)域類型的變化和像素值明暗程度，Th₁稱為質(zhì)變閾值，Th₂稱為暗質(zhì)閾值；

(2.2)將開始進(jìn)入天空區(qū)域的當(dāng)前像素點坐標(biāo)記為(k,l)，記錄持續(xù)屬于天空區(qū)域的像素點個數(shù)Count，即這些像素點i₂與相鄰像素點i₁滿足d＝|i₁-i₂|Th₁且i₂Th₂；當(dāng)不滿足d＝|i₁-i₂|Th₁且i₂Th₂時，記此時當(dāng)前像素點坐標(biāo)為(k+Count-1,l)；從(k,l)到(k+Count-1,l)的這段垂直線，其像素點與相鄰像素點滿足d＝|i₁-i₂|Th₁且i₂Th₂，屬于天空區(qū)域；

(2.3)對當(dāng)前幀每一列圖像進(jìn)行上述天空區(qū)域的判斷，得到若干段天空區(qū)域；從下至上遍歷這些天空區(qū)域，將持續(xù)范圍最大，即Count數(shù)最大的天空區(qū)域的垂直線下端作為該列圖像的天際線位置；

(2.4)對當(dāng)前幀的每一列圖像按照上述方法檢測天際線位置，然后將每一列圖像的天際線位置連接即可得到整幀圖像的天際線；天際線之上作為天空區(qū)域。

3.如權(quán)利要求1所述的一種紅外視頻空中弱小運(yùn)動目標(biāo)檢測跟蹤方法，其特征在于步驟(1)中基于TopHat變換的顯著目標(biāo)像素點檢測的具體過程為：將當(dāng)前幀與形態(tài)學(xué)算子進(jìn)行開運(yùn)算，用當(dāng)前幀減去開運(yùn)算的結(jié)果，得到TopHat變換的結(jié)果，即Dst＝TopHat(I,Element)＝I-Open(I,Element)；其中I代表當(dāng)前幀，Element代表形態(tài)學(xué)算子。