[发明专利]弱小目标变动智能图像检测方法及装置

说明书

一种弱小目标变动智能图像检测方法，包括如下步骤：步骤一：前景和背景分割：步骤11：得出该帧图片自适应阈值；步骤12：结合图分割算法对图片进行前景和背景分割，得到理想的二值分割图像；步骤二：运动检测：步骤21：对采集到的图像进行局部归一化处理；步骤22：将二值分割图像进行块匹配运动估计，合并两幅运动检测二值图像得到运动结果图；步骤三：目标定位：针对运动结果图，首先滤除八邻域内少于3个点的运动点；其次再在剩下的目标点的四邻域上扩展出四个点，并得到扩展图；然后提取扩展图中的每一个独立的目标块，把面积大于15的块作为真正的目标块；最后标记检测得到的所有运动目标。本发明还公开了一种弱小目标变动智能图像检测装置。

技术领域

本发明属于图像技术处理技术领域，具体的为一种弱小目标变动智能图像检测方法及装置。

背景技术

计算机已经被广泛应用在各行各业中，用它们处理一些重复性、大数据量和大计算量的任务比人类更加准确和快速。同时，人们也可以通过计算机来完成一些更加智能化的任务，例如图像识别、语音识别、数据挖掘、自然语言处理等。人工智能领域的研究试图让计算机可以像人类一样感知并处理信息，而计算机视觉旨在给予计算机人类的视觉功能，使得计算机能够自动地理解视觉信息。根据美国哈佛商学院有关研究人员的分析资料表明，人的人脑每天通过五种感官接受外部信息的比例分别为味觉1％、触觉1.5％、嗅觉3.5％、听觉11％、视觉83％，可见对计算机视觉领域的研究具有重要的意义。

运动目标检测是计算机视觉中的一个基本问题，也是计算机视觉领域众多应用的基础。对于弱小目标变动的检测是运动目标检测中的一个分支，也是一个难点。弱小目标在人们的日常生活中非常常见，如人们远眺时，呈现在人们眼前的便是一系列弱小目标，由于人眼分辨率限制，人们很难准确判断这些弱小目标是否变动。近三十年来，随着航天技术、传感器技术、计算机技术及其相关学科的迅猛发展，卫星成像侦察技术得到飞速进步，其无论在光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等方面都取得了巨大的进步，利用遥感光学图片进行船只的检测和监管已成为一种发展趋势，船只在遥感图片中所成的像便是一系列的弱目标。综上所述，对弱目标变动进行研究是十分有意义的。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种弱小目标变动智能图像检测方法及装置，可以全天候的监控远距离、小目标变动情况，克服了传统弱目标变动检测计算量大且复杂的不足。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

本发明首先提出了一种弱小目标变动智能图像检测方法，包括如下步骤：

步骤一：前景和背景分割

步骤11：对采集到的图像利用大津法得出该帧图片自适应阈值；

步骤12：根据所述步骤11得到的自适应阈值，并结合图分割算法对图片进行前景和背景分割，得到理想的二值分割图像；

步骤二：运动检测

步骤21：对采集到的图像进行局部归一化处理，基本消除光线对检测结果的影响；

步骤22：将所述步骤12得到的二值分割图像进行块匹配运动估计，计算图像1到图像2和图像2到图像1的每个运动点的位移，得到两幅运动检测二值图像，合并两幅运动检测二值图像得到运动结果图，以消除镜头微量拉伸和转动引起的误差；

步骤三：目标定位

针对所述步骤22得到的运动结果图，首先滤除八邻域内少于3个点的运动点；其次再在剩下的目标点的四邻域上扩展出四个点，以保证正确运动目标的完整性，并得到扩展图；然后提取扩展图中的每一个独立的目标块，把面积大于15的块作为真正的目标块；最后在原始采集到的图片中标记检测得到的所有运动目标。

进一步，所述步骤11中，采用大津法计算图片自适应阈值的方法如下：