[发明专利]卫星视频中运动目标的检测与跟踪方法

摘要

本发明属于图像和视频处理技术领域，具体为卫星视频中运动目标的检测与跟踪方法。本发明方法包括：采用基于运动和局部杂波建模的检测技术，对在卫星视频中城市里的运动目标‑‑车辆进行检测；采用基于区域增长与多线索的鉴别技术，对检测到的运动目标进行鉴别；采用基于卡尔曼滤波器的目标跟踪技术，以及将检测到的多个车辆目标与正在跟踪的多条轨迹进行关联，进一步对地面运动目标进行跟踪。本发明实用性强，并可用于交通监测、城市监控、军事监测等领域，应用前景广阔。

主权项

1.一种卫星视频中运动目标的检测与跟踪方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)采用基于运动和局部杂波建模的检测技术，对在卫星视频中城市里的运动目标‑‑车辆进行检测；(2)采用基于区域增长与多线索的鉴别技术，对检测到的运动目标进行鉴别；(3)采用基于卡尔曼滤波器的多目标跟踪技术，以及将检测到的多个车辆目标与正在跟踪的多条轨迹进行关联，进一步对地面运动目标进行跟踪；这里，目标是指任意帧中检测到的车辆，目标状态是指其位置、速度和加速度组成的6维状态向量，轨迹是指具有某一个车辆目标在一段连续时间的状态向量的集合，任意轨迹拥有一个整个视频唯一的编号；步骤(1)中，所述的基于运动和局部杂波建模的检测技术，对在卫星视频中城市里的运动目标‑‑车辆进行检测，是假设原始图像为图像信号和噪声信号的和，帧间差分图像即两帧图像相减后取绝对值得到的图像表示噪声信号，差分图像中的异常像素表示车辆目标可能存在的位置，选择指数分布拟合噪声杂波分布，计算二值化阈值，实现对帧间差分图像的二值化，二值图像中的前景表示车辆目标，二值图像中的背景表示图像背景区域，利用连续两幅二值图像的交集确定目标的当前位置；步骤(2)中，所述的基于区域增长与多线索的鉴别技术，对检测到的运动目标进行鉴别，是重构运动目标的几何形状，利用多种形态学线索，鉴别运动目标与虚警目标；步骤(3)中，所述的基于卡尔曼滤波器的目标跟踪技术，是利用线性模型描述车辆运动，结合观测值和预测值，估计运动目标的当前状态，并更新系统状态；步骤(3)中，所述的检测到的多个车辆目标与正在跟踪的多条轨迹的关联，是利用匈牙利算法实现所有对车辆目标和轨迹的最优匹配，匹配完成后部分目标匹配上部分轨迹，对未匹配上轨迹的目标初始化一条新的跟踪轨迹，对未匹配上目标的轨迹利用最近邻搜索技术再次寻找匹配的目标。