[发明专利]卫星视频运动目标检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种卫星视频运动目标检测方法及系统，包括：从视频中选择基准帧，视频中基准帧外的其他帧为补偿帧，提取基准帧中各影像块的特征点；采用前后LK光流的点跟踪法对各影像块的特征点进行跟踪匹配，获得视频中相邻帧的匹配同名点集；利用匹配同名点集原补偿帧的运动补偿；对运动补偿后的第一帧中每一个像素建立背景模型；通过新补偿帧与背景模型比对提取运动目标获得二值图像，对二值图像提取连通域，获得候选目标；从候选目标中分离出可能的局部视差伪运动目标和鬼影目标；对新补偿帧进行背景更新。本发明可很好的剔除视差和鬼影导致的“伪运动”误检测，有效提高检测精度，广泛适用于卫星视频的运动分析与应用。

技术领域

本发明属于移动背景建模和运动目标检测技术领域，特别是一种卫星视频运动目标检测方法及系统。

背景技术

随着遥感应用的深入,应用需求已从定期的静态普查向实时动态监测方向发展,利用卫星对全球热点区域和目标进行持续监测,获取动态信息已经成为迫切需求。除了经典光学遥感卫星影像包含的静态信息外，视频卫星还可以获取一定时空范围内的实时动态信息，使得遥感观测有更广阔的应用前景。在视频应用中，运动目标的检测是动态信息提取的重要一步，同时也是后期高级应用和处理的基础和前提。因此实现运动目标的准确、鲁棒检测和分割显得尤为重要。目前的卫星视频运动目标检测中，存在由场景全局运动和局部“伪运动”引起的严重误检问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提出了一种可避免“伪运动”误检的卫星视频运动目标检测方法及系统。

本发明的技术方案如下：

一、卫星视频运动目标检测方法，包括：

S1选择视频的中间帧为基准帧，视频中基准帧外的其他帧为补偿帧；对基准帧进行分块获得影像块，提取各影像块的Good Features特征点；

S2从视频第1帧开始，在基准帧和补偿帧之间采用前后LK光流的点跟踪法对各影像块的GoodFeatures特征点进行跟踪匹配，获得匹配同名点集；

S3利用匹配同名点集估计基准帧各影像块的帧间2D仿射模型参数，并建立帧间2D仿射模型转换关系；创建一与基准帧大小相同的空图像作为新补偿帧，根据帧间2D仿射模型转换关系，将原始补偿帧中与基准帧各影像块相对应的区域重采到新补偿帧，完成原始补偿帧的运动补偿；

S4对运动补偿后的第一帧中每一个像素v，从像素v及其邻域中随机选取n个像素作为像素v的样本像素，建立像素v的背景模型Model(x)＝{v₁，v₂，...v_n，a}，其中，v_x表示第x个样本像素，x＝1,2...n；a为像素v的更新因子；

S5通过新补偿帧与背景模型比对提取运动目标，并获得二值图像，对二值图像提取连通域，连通域即候选目标；所述的提取运动目标具体为：对新补偿帧中每一个像素V(X)，构建以V(X)为中心、R为半径的欧氏距离空间SR(V(X))，获取SR(V(X))与像素V(X)对应的背景模型中样本像素集合的交集，若交集中像素数大于等于数量阈值，则V(X)为背景像素，灰度记为0；否则，V(X)为运动像素，灰度记为255；R为经验值，在18～22范围取值；数量阈值为经验值；

S6从候选目标中分离出可能的局部视差伪运动目标和可能的鬼影目标；

所述的从候选目标中分离出可能的局部视差伪运动目标，具体为：

(1)提取候选目标的最小外接矩形，计算最小外接矩形的长宽比ratio，若ratio>3.5，则该候选目标判断为可能的局部视差伪运动目标；

(2)提取候选目标邻域的边缘线，判断边缘线与候选目标轮廓线是否相交，若相交，则该候选目标判断为可能的局部视差伪运动目标；