[發明專利]基于差分方法的高機動衛星時間序列遙感影像運動艦船目標檢測方法

有效

• 申請號: 202011335853.2
• 申請日: 2020-11-25
• 公開（公告）號: CN112418105B
• 公開（公告）日: 2022-09-27
• 發明（設計）人: 常學立;葉志偉;王春枝;靳華中;費藝
• 申請（專利權）人: 湖北工業大學
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/26;G06V10/28;G06T5/40;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/215
• 代理公司: 棗莊小度智慧知識產權代理事務所(普通合伙) 37282
• 代理人: 鄭素娟

本發明公開了基于差分方法的高機動衛星時間序列遙感影像運動艦船目標檢測方法。利用輻亮度均一化方法對時序影像中的輻亮度差異進行消除；再對連續相鄰三景影像進行差分，并用多結構元形態學濾波對噪聲進行抑制；利用最大類間方差處理對背景進行提取，最后結合多結構元形態學濾波和最大類間方差處理的結果對分水嶺分割方法進行標記，從而最終檢測到時間序列影像中的運動艦船目標。本發明可以有效的抑制高機動衛星的時間序列影像中因為靜態地物動態變化造成的噪聲信息，有效的提高高機動衛星的時間序列影像中運動艦船目標檢測的可靠性和準確率，提高運動目標檢測的精度。

技術領域

本發明屬于遙感衛星影像處理領域，涉及一種基于差分方法的高機動衛星時間序列遙感影像運動艦船目標檢測技術方案。

背景技術

高機動遙感衛星影像是一種新型式的遙感衛星影像類型，在衛星成像時，通過其機動能力，對同一個成像區域多次成像，從而獲取到一種時間序列的新型遙感衛星影像。這種影像相比于傳統遙感影像來說，時間分辨率大大提高，已經可以用來對影像中的運動目標進行檢測。

目前存在的運動目標檢測的方法，都是針對視頻序列這種高幀率的時間序列影像進行的，然而相比于視頻序列影像，高機動衛星的時間序列影像間隔時間長、影像靜態地物變化十分明顯、影像的基高比大，這些都會嚴重影響運動目標檢測的準確率，錯誤的將靜態地物的動態變化作為運動目標囊括進去，極大的提高了運動目標虛警率。因此，如何有效的抑制由于靜態地物的動態變化造成的高機動時間序列影像中運動目標檢測的影響，是高機動衛星時間序列影像中運動目標檢測亟待解決的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供基于差分方法的高機動衛星時間序列遙感影像運動艦船目標檢測方法，可以有效抑制影像中靜態地物動態變化對檢測精度的影響，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的本發明采用以下技術方案：基于差分方法的高機動衛星時間序列遙感影像運動艦船目標檢測方法，包括以下步驟：

步驟1，利用輻亮度均一化消除時間序列影像間整體輻亮度差異；

步驟2，連續相鄰三景時間序列影像間差分；

步驟3，多結構元形態學濾波；

步驟4，最大類間方差背景提取；

步驟5，基于標記的分水嶺分割檢測。

作為本發明進一步的方案：所述步驟1利用輻亮度均一化消除時間序列影像間整體輻亮度差異的方法，假設第一張影像和后續某一張影像的灰度分布概率密度函數為P_r(r)和P_z(z)，則首先對第一張影像進行直方圖均衡化處理如下，

同理，對P_z(z)作均衡化處理如下，

式中，n為圖像中總的像素數目，n_j為灰度為r_j或z_j的像素數目，L為總的灰度級，通過公式(1)和公式(2)可以建立r_k和z_k的關系如下，

z_k＝G^-1(v_k)＝G^-1[Prox(s_k)]＝G^-1[Prox(T(r_k))]；

式中Prox(s_k)為與s_k最為接近的v_k。