[發明專利]一種基于背景分類的運動小目標檢測方法和系統

有效

• 申請號: 201911191359.0
• 申請日: 2019-11-28
• 公開（公告）號: CN110991313B
• 公開（公告）日: 2022-02-15
• 發明（設計）人: 胡若瀾;魏小林;劉璐;董斐;姜軍
• 申請（專利權）人: 華中科技大學;北京航天計量測試技術研究所
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/26;G06V10/46;G06V10/764;G06K9/62
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 李智

1.一種基于背景分類的運動小目標檢測方法，其特征在于，包括：

(1)對圖像中的地物深空混合背景進行分類，標記背景類別得到背景模板圖像；

(2)利用所述背景模板圖像獲得圖像中的地物背景區域圖像，基于多尺度空域顯著特征得到地物背景目標檢測結果；具體包括：

(21)利用背景模板圖像獲得圖像中的地物背景區域圖像；

(22)對所述地物背景區域圖像進行多尺度空域顯著性分析得到空域顯著特征；

(23)對所述空域顯著特征進行分割得到候選目標，再對每個候選目標進行SCR濾波處理，得到地物背景目標檢測結果；

(3)利用所述背景模板圖像獲得圖像中的深空背景區域圖像，基于不變矩特征得到深空背景目標檢測結果；具體包括：

(31)利用背景模板圖像獲得圖像中的深空背景區域圖像；

(32)對所述深空背景區域圖像提取背景中的顯著星體點，利用不變矩特征找出在連續多幀圖像中出現的顯著星體點作為參考星體點，再利用仿射變換估計深空背景的運動特征參數；

(33)對深空背景區域圖像檢測得到候選目標點，利用估計的仿射變換參數尋找前兩幀圖像中的匹配點作為背景中的星體點予以剔除，得到候選目標點集；

(34)計算候選目標點集中每個候選目標點的運動特征，根據目標的運動特征和灰度特征的一致性對候選目標點進行篩選，得到深空背景目標檢測結果；

(4)綜合所述地物背景目標檢測結果和所述深空背景目標檢測結果并進行多幀確認，得到最終的目標檢測結果。

2.如權利要求1所述的基于背景分類的運動小目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(1)包括：

(11)對圖像計算多角度相關統計值生成灰度共生矩陣；

(12)對所述灰度共生矩陣進行分割，標記圖像中各像素的背景類別，得到背景模板圖像。

3.如權利要求1所述的基于背景分類的運動小目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(4)包括：

(41)將步驟(2)和步驟(3)處理得到的地物背景目標檢測結果和深空背景目標檢測結果進行綜合得到候選目標集合；

(42)對所述候選目標集合中的每個候選目標進行多幀確認，得到最終的目標檢測結果。

4.一種基于背景分類的運動小目標檢測系統，其特征在于，包括：

背景分類模塊，用于對圖像中的地物深空混合背景進行分類，標記背景類別得到背景模板圖像；

地物背景目標檢測模塊，用于利用所述背景模板圖像獲得圖像中的地物背景區域圖像，基于多尺度空域顯著特征得到地物背景目標檢測結果；包括：

地物背景區域圖像獲取子模塊，利用背景模板圖像提取圖像中的地物背景區域圖像；

空域顯著性分析子模塊，利用多尺度顯著性分析算子對獲得的地物背景區域圖像進行分析，得到地物背景區域圖像的空域顯著特征；

目標檢測子模塊，用于對空域顯著特征值進行分割得到候選目標，再對每個候選目標進行SCR濾波處理，得到地物背景目標檢測結果；

深空背景目標檢測模塊，用于利用所述背景模板圖像獲得圖像中的深空背景區域圖像，基于不變矩特征得到深空背景目標檢測結果；包括：

深空背景運動特征估計子模塊，利用不變矩特征找出序列圖像中的參考星體點來估計得到深空背景的運動特征參數；

深空背景星體點剔除子模塊，提取候選目標點，利用估計得到的深空背景運動特征參數在前兩幀圖像中尋找匹配點作為星體點予以剔除，得到候選目標點集；

目標確認子模塊，計算候選目標點集中候選目標點的運動特征，根據目標運動特征和灰度特征的一致性對候選目標點進行篩選，得到深空背景目標檢測結果；

目標檢測結果綜合確認模塊，用于綜合地物背景目標檢測結果和深空背景目標檢測結果并進行多幀確認，得到最終的目標檢測結果。

5.如權利要求4所述的基于背景分類的運動小目標檢測系統，其特征在于，所述背景分類模塊包括：

灰度共生矩陣計算子模塊，用于對圖像計算多角度的相關統計值得到灰度共生矩陣；

背景模板生成子模塊，用于對得到的灰度共生矩陣進行分割，標記圖像中各像素的背景類別，得到背景模板圖像。

6.如權利要求4所述的基于背景分類的運動小目標檢測系統，其特征在于，所述目標檢測結果綜合確認模塊包括：

目標檢測結果綜合子模塊，用于將地物背景目標結果和深空背景目標檢測結果進行綜合，得到候選目標集合；

目標檢測結果確認子模塊，用于對所述候選目標集合中的每個候選目標進行多幀確認，得到最終的目標檢測結果。