[发明专利]图像处理方法及系统在审
申请号: | 201811058762.1 | 申请日: | 2018-09-11 |
公开(公告)号: | CN109087378A | 公开(公告)日: | 2018-12-25 |
发明(设计)人: | 周春平;宫辉力;李小娟;李想;孟冠嘉;杨灿坤;钟若飞;郭姣 | 申请(专利权)人: | 首都师范大学;中图高科(北京)信息技术有限公司 |
主分类号: | G06T13/00 | 分类号: | G06T13/00;G06T7/246;G06T7/33 |
代理公司: | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人: | 梁香美 |
地址: | 100037 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 卫星星座 目标位置 图像 卫星 图像处理系统 采集目标 图像处理 原始图像 采集 运动轨迹生成 采集频率 拍摄目标 图像采集 运动轨迹 运行周期 动画片 申请 还原 检测 应用 | ||
1.一种图像处理方法,其特征在于,应用于图像处理系统,所述图像处理系统包括由至少两颗卫星组成的卫星星座,所述方法包括:
通过所述卫星星座拍摄目标位置,获得与至少两个时刻分别对应的原始图像;
根据至少两幅所述原始图像之间的差异检测动目标;
还原所述动目标的运动轨迹;
根据所述动目标的运动轨迹生成动画片段。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,所述根据至少两幅所述原始图像之间的差异检测动目标的步骤包括:
对至少两幅所述原始图像进行图像配准,得到至少两幅所述原始图像的图像配准结果;
根据至少两幅所述原始图像的图像配准结果检测动目标,得到采集原始图像时刻所述动目标对应的位置。
3.根据权利要求2所述的图像处理方法,其特征在于,所述对至少两幅所述原始图像进行图像配准的步骤中,进行图像配准采用的方法为基于特征点的自动配准方法。
4.根据权利要求2或3所述的图像处理方法,其特征在于,所述图像配准结果中包括特征点相匹配的至少两幅配准图像,所述至少两幅配准图像与所述原始图像一一对应;
所述还原所述动目标的运动轨迹的步骤包括:
将所述至少两幅配准图像以及所述至少两幅配准图像对应的原始图像的采集时间输入轨迹还原模型,得到所述动目标的运动轨迹。
5.根据权利要求4所述的图像处理方法,其特征在于,背景图像是用来作为动画背景的图像,中间图像是所述背景图像上包括对应位置的动目标的图像;
所述根据所述动目标的运动轨迹生成动画片段的步骤包括:
根据与最先采集的原始图像对应的所述配准图像生成背景图像;
根据所述背景图像以及所述动目标的运动轨迹生成中间图像;
将所述中间图像和所述至少两幅配准图像生成动画片段。
6.根据权利要求5所述的图像处理方法,其特征在于,所述根据与最先采集的原始图像对应的所述配准图像生成背景图像的步骤包括:
获取所述动目标对应的像元,作为动目标像元;将与最先采集的原始图像对应的配准图像作为起始图像,计算所述起始图像中所述动目标像元周围预设范围内的像元的平均灰度值;
将所述起始图像中动目标像元的灰度值替换为所述平均灰度值,得到所述背景图像。
7.根据权利要求6所述的图像处理方法,其特征在于,所述根据所述背景图像以及所述动目标的运动轨迹生成中间图像步骤包括,
根据还原的动目标的运动轨迹,采用动目标像元分别替换多个时刻动目标在背景图像上对应位置的背景像元,生成多幅中间图像。
8.根据权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,所述方法还包括,
将包括动目标的运动轨迹的图像和与所述运动轨迹对应的时间序列作为训练样本输入机器学习模型进行机器学习训练,获得轨迹还原模型。
9.一种图像处理系统,其特征在于,所述图像处理系统包括由至少两颗卫星组成的卫星星座以及服务器;所述卫星星座用于拍摄目标位置,以获得与至少两个时刻分别对应的至少两幅原始图像;所述服务器包括处理器和存储器,所述存储器存储有可执行指令,所述处理器在执行所述可执行指令时,
获得至少与两个时刻分别对应的原始图像;
根据至少两幅所述原始图像之间的差异检测动目标;
还原所述动目标的运动轨迹;
根据所述动目标的运动轨迹生成动画片段。
10.根据权利要求9所述的图像处理系统,其特征在于,所述根据至少两幅所述原始图像检测动目标的步骤包括:
对至少两幅所述原始图像进行图像配准,得到至少两幅所述原始图像的图像配准结果;
根据至少两幅所述原始图像的图像配准结果检测动目标,得到采集原始图像时刻所述动目标对应的位置。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于首都师范大学;中图高科(北京)信息技术有限公司,未经首都师范大学;中图高科(北京)信息技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
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