[發明專利]一種基于空時顯著圖的運動小目標檢測方法和系統

在審

• 申請號: 201911192794.5
• 申請日: 2019-11-28
• 公開（公告）號: CN110969605A
• 公開（公告）日: 2020-04-07
• 發明（設計）人: 胡若瀾;常虹;劉璐;周陽;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: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/50;G06T5/00;G06T7/10;G06K9/62
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 李智

1.一種基于空時顯著圖的運動小目標檢測方法，其特征在于，包括：

(1)在空域上對序列圖像進行多尺度的空域顯著性分析得到空域顯著圖；

(2)在時域上對序列圖像進行基于時域統計的時域顯著性分析得到時域顯著圖；

(3)融合所述空域顯著圖和所述時域顯著圖得到空時顯著圖；

(4)對所述空時顯著圖進行分割得到候選目標，對每個候選目標進行篩選得到目標檢測結果。

2.如權利要求1所述的基于空時顯著圖的運動小目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(1)包括：

(11)采用不同尺度的空域顯著性濾波算子對序列圖像的當前幀圖像進行濾波處理，得到濾波結果；

(12)疊加所述不同尺度的空域顯著性濾波結果得到空域顯著圖。

3.如權利要求1所述的基于空時顯著圖的運動小目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(2)包括：

(21)在序列圖像中對目標與背景像素采用不同的迭代更新策略得到背景估計值；

(22)用當前幀圖像各像素的值減去所述背景估計值得到時域顯著圖。

4.如權利要求1所述的基于空時顯著圖的運動小目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(3)包括：

(31)對空域顯著圖和時域顯著圖分別進行歸一化處理；

(32)對歸一化后的空域顯著圖和時域顯著圖進行加權融合得到空時顯著圖。

5.如權利要求1所述的基于空時顯著圖的運動小目標檢測方法，其特征在于，所述步驟(4)包括：

(41)統計空時顯著圖的均值和方差確定分割閾值，對空時顯著圖進行分割并標記得到候選目標；

(42)對每個候選目標計算SCR值，根據預設的閾值確定目標檢測結果。

6.一種基于空時顯著圖的運動小目標檢測系統，其特征在于，包括：

空域顯著性分析模塊，用于在空域上對序列圖像進行多尺度的顯著性分析得到空域顯著圖；

時域顯著性分析模塊，用于在時域上對序列圖像進行基于時域統計的時域顯著性分析得到時域顯著圖；

顯著圖融合模塊，用于融合空域顯著圖和時域顯著圖得到空時顯著圖；

目標檢測模塊，用于對空時顯著圖進行分割得到候選目標，對每個候選目標進行篩選得到目標檢測結果。

7.如權利要求6所述的基于空時顯著圖的運動小目標檢測系統，其特征在于，所述空域顯著性分析模塊包括：

空域顯著性濾波子模塊，用于采用不同尺度的空域顯著性濾波算子對序列圖像進行處理，得到濾波結果；

空域顯著圖生成子模塊，用于疊加不同尺度的空域顯著性濾波結果得到空域顯著圖。

8.如權利要求6所述的基于空時顯著圖的運動小目標檢測系統，其特征在于，所述時域顯著性分析模塊包括：

時域濾波子模塊，用于在序列圖像中目標與背景像素采用不同的迭代更新策略得到背景估計值；

時域顯著圖生成子模塊，用于用當前幀圖像各像素的值減去所述背景估計值得到時域顯著圖。

9.如權利要求6所述的基于空時顯著圖的運動小目標檢測系統，其特征在于，所述顯著圖融合模塊包括：

顯著圖歸一化子模塊，用于對空域顯著圖和時域顯著圖分別進行歸一化處理；

顯著圖融合子模塊，用于對歸一化后的空域顯著圖和時域顯著圖進行加權融合得到空時顯著圖。

10.如權利要求6所述的基于空時顯著圖的運動小目標檢測系統，其特征在于，所述目標檢測模塊包括：

顯著圖分割子模塊，用于統計得到空時顯著圖的均值和方差確定分割閾值，對空時顯著圖進行分割并標記得到候選目標。

目標確認子模塊，用于對每個候選目標計算SCR值，根據預設的閾值確定目標檢測結果。