一種基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外運(yùn)動目標(biāo)檢測方法
【專利摘要】一種基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外光電運(yùn)動目標(biāo)檢測方法。其包括將像面成像點(diǎn)映射到地面目標(biāo)點(diǎn)；對參考圖像和待匹配圖像進(jìn)行區(qū)域配準(zhǔn)；對參考圖像和待匹配圖像的運(yùn)動進(jìn)行補(bǔ)償而獲得運(yùn)動補(bǔ)償后的圖像；對運(yùn)動補(bǔ)償后的參考圖像與待匹配圖像進(jìn)行幀間差分運(yùn)算以獲取疑似運(yùn)動目標(biāo)；對疑似運(yùn)動區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動特征反向驗(yàn)證以獲得最終的運(yùn)動目標(biāo)檢測結(jié)果等步驟。本發(fā)明方法涉及的計(jì)算量小，耗用時間少，硬件延遲時間和軟件處理負(fù)擔(dān)都大為降低，提高了系統(tǒng)檢測效率。
【專利說明】
一種基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外運(yùn)動目標(biāo)檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于模式識別技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外 光電運(yùn)動目標(biāo)檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在飛行器移動載體條件下的紅外光電系統(tǒng)中，由于場景條件復(fù)雜，目標(biāo)特征不明 顯，因此在這種應(yīng)用場合下，弱小移動目標(biāo)檢測是自動目標(biāo)檢測領(lǐng)域的一大難點(diǎn)。利用傳統(tǒng) 基于圖像內(nèi)容的圖像配準(zhǔn)方法提取小目標(biāo)，當(dāng)背景是沙漠、海面、田野、草原等無明顯紋理 特征的場景時，則無特征點(diǎn)對可提取，導(dǎo)致無法開展配準(zhǔn)工作。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 為了解決上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外 光電運(yùn)動目標(biāo)檢測方法。
[0004] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供的基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外運(yùn)動目標(biāo)檢測 方法包括按順序進(jìn)行的下列步驟：
[0005] 1、將像面成像點(diǎn)映射到地面目標(biāo)點(diǎn)；
[0006] 2、對參考圖像和待匹配圖像進(jìn)行區(qū)域配準(zhǔn)；
[0007] 3、對參考圖像和待匹配圖像的運(yùn)動進(jìn)行補(bǔ)償而獲得運(yùn)動補(bǔ)償后的圖像；
[0008] 4、對運(yùn)動補(bǔ)償后的參考圖像與待匹配圖像進(jìn)行幀間差分運(yùn)算以獲取疑似運(yùn)動目 標(biāo)；
[0009] 5、對疑似運(yùn)動區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動特征反向驗(yàn)證以獲得最終的運(yùn)動目標(biāo)檢測結(jié)果。
[0010] 在步驟1中，所述的將像面成像點(diǎn)映射到地面目標(biāo)點(diǎn)的方法是：
[0011] 對于任務(wù)載荷觀察場景中的任意目標(biāo)T，設(shè)任務(wù)載荷攝像機(jī)坐標(biāo)系與像平面坐標(biāo) 系重合，任務(wù)載荷攝像機(jī)像面中心位置為飛行器飛行高度;設(shè)大地坐標(biāo)系原點(diǎn)為(〇,〇，H)， 任務(wù)載荷成像焦距為f，任務(wù)載荷的方位角為Θ，任務(wù)載荷相對于飛行器平臺的俯仰角為α; 對于視場中的任意目標(biāo)Τ，像面成像點(diǎn)坐標(biāo)(x，y)與地面目標(biāo)點(diǎn)(Χ，Υ)的成像解算模型為：
[0012]
[0013]
[0014]
[0015]上式中，Dx，Dy，H為任務(wù)載荷攝像機(jī)的GPS7K平方位信息和測高值;f為任務(wù)載荷成 像光學(xué)系統(tǒng)焦距;X，y為像面成像點(diǎn)坐標(biāo)，X，Y為地面目標(biāo)點(diǎn)的方位值。
[0016] 在步驟2中，所述的參考圖像和待匹配圖像進(jìn)行區(qū)域配準(zhǔn)的方法是：
[0017] 首先將參考圖像均分成若干方形圖像子塊，并按行依次對每個圖像子塊進(jìn)行編 號，然后利用步驟1中的式（1)和式(2)計(jì)算每個圖像子塊區(qū)域在地面的坐標(biāo)，之后在參考圖 像中選取位移位置較大的若干圖像子塊作為匹配區(qū)域，并分別將這些匹配區(qū)域在待匹配圖 像中進(jìn)行匹配，之后在待匹配圖像中將這些匹配圖像子塊依次編號；相關(guān)匹配完成后即獲 得參考圖像和待匹配圖像中相關(guān)匹配點(diǎn)對系列PdPP 2,共獲得匹配點(diǎn)對數(shù)為N。
[0018] 在步驟3中，所述的對參考圖像和待匹配圖像的運(yùn)動進(jìn)行補(bǔ)償而獲得運(yùn)動補(bǔ)償后 的圖像的方法是：
[0019] 設(shè)定仿射變換矩陣1=[￡11，￡12，￡13;￡14，￡ 15，￡16]，設(shè)參考圖像中成像點(diǎn)坐標(biāo)(乂1，￥1)在待 匹配圖像中對應(yīng)的成像點(diǎn)坐標(biāo)為(Χ 2，γ2)，則滿足關(guān)系式(3)和關(guān)系式(4):
[0020] X2 = aiXXi+a2XYi+a3； (3)
[0021] Y2 = a4XXi+a5 XYi+a6； (4)
[0022] 對仿射變換矩陣I的求解，相當(dāng)于在N個成像點(diǎn)坐標(biāo)(X1, Y1^U2, Y2)匹配點(diǎn)對條件 下解一個超定方程組;對于該方程組的求解采用最小二乘法，首次計(jì)算獲得仿射變換矩陣I 后，計(jì)算Pl X I以獲得新的匹配點(diǎn)對序列P2_New，同時計(jì)算P2與P2_ New的誤差，若誤差在要求范 圍內(nèi)則完成迭代過程，若超出誤差范圍則對每個成像點(diǎn)的點(diǎn)誤差進(jìn)行單獨(dú)計(jì)算，若該成像 點(diǎn)的點(diǎn)誤差較大則將此點(diǎn)剔除，并進(jìn)行下次迭代過程，直至符合誤差條件要求;獲得仿射變 換矩陣I后，即可由式(3)和式(4)對參考圖像進(jìn)行圖像變換，變換后的圖像即為運(yùn)動補(bǔ)償后 的圖像。
[0023] 在步驟4中，所述的對運(yùn)動補(bǔ)償后的參考圖像與待匹配圖像進(jìn)行幀間差分運(yùn)算以 獲取疑似運(yùn)動目標(biāo)的方法是：
[0024] 對待匹配圖像和運(yùn)動補(bǔ)償后的參考圖像進(jìn)行幀間差分運(yùn)算，獲得幀間差分圖像； 在進(jìn)行幀間差分運(yùn)算時，選擇差值點(diǎn)的鄰域最小值作為該點(diǎn)的幀間差值;對上述幀間差分 圖像進(jìn)行分割處理，獲得較為明顯的運(yùn)動目標(biāo)。
[0025] 在步驟5中，所述的對疑似運(yùn)動區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動特征反向驗(yàn)證以獲得最終的運(yùn)動目 標(biāo)檢測結(jié)果的方法是：
[0026] 在步驟4獲取的疑似運(yùn)動區(qū)域圖像幀基礎(chǔ)上，分別利用傳統(tǒng)歸一化積相關(guān)算法和 仿射矩陣算法得到前一幀圖像中疑似運(yùn)動區(qū)域坐標(biāo)，然后比較兩個計(jì)算結(jié)果的差異，若誤 差超過兩個像素點(diǎn)則判斷為背景，否則判斷為目標(biāo)。
[0027] 本發(fā)明提供的基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外光電運(yùn)動目標(biāo)檢測方法是利用數(shù) 字圖像處理技術(shù)，提取機(jī)載紅外光電系統(tǒng)拍攝的兩幀或多幀相隔時間較短的圖像作為源數(shù) 據(jù)，并綜合飛行器信息對地理同名點(diǎn)在視場中位置的對應(yīng)關(guān)系實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)，再利用目標(biāo)的移 動特征對復(fù)雜場景下的移動目標(biāo)進(jìn)行檢測。本發(fā)明方法涉及的計(jì)算量小，耗用時間少，硬件 延遲時間和軟件處理負(fù)擔(dān)都大為降低，提高了系統(tǒng)檢測效率。
【附圖說明】
[0028] 圖1為兩幅相鄰幀紅外圖像，圖1(a)為作為參考圖像的前幀圖像，圖1(b)為作為待 匹配圖像的后幀圖像。
[0029]圖2(a)為將圖1(a)均分成的若干方形圖像子塊；圖2(b)為圖1(b)中與圖2(a)中若 干方形圖像子塊相匹配的圖像子塊。
[0030] 圖3為仿射變換矩陣計(jì)算流程圖。
[0031] 圖4為將圖1(a)變換后的圖像。
[0032]圖5為圖1(b)和圖4的幀間差分圖像。
[0033]圖6為對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行反向驗(yàn)證的過程流程圖。
[0034]圖7~圖10為本發(fā)明方法的四組驗(yàn)證過程圖像。其中（a)為前幀圖像、（c)為后幀圖 像、（e)為運(yùn)動補(bǔ)償后圖像、（b)為運(yùn)動補(bǔ)償后的差分圖像、（d)為疑似目標(biāo)提取圖像、（f)為 目標(biāo)檢測結(jié)果圖像。
【具體實(shí)施方式】
[0035]下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對本發(fā)明提供的基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外運(yùn) 動目標(biāo)檢測方法進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0036]本發(fā)明提供的基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外運(yùn)動目標(biāo)檢測方法包括按順序進(jìn) 行的下列步驟：
[0037] 1、將像面成像點(diǎn)映射到地面目標(biāo)點(diǎn)
[0038] 對于任務(wù)載荷觀察場景中的任意目標(biāo)T，設(shè)任務(wù)載荷攝像機(jī)坐標(biāo)系與像平面坐標(biāo) 系重合，任務(wù)載荷攝像機(jī)像面中心位置為飛行器飛行高度;設(shè)大地坐標(biāo)系原點(diǎn)為(〇,〇，H)， 任務(wù)載荷成像焦距為f，任務(wù)載荷的方位角為Θ，任務(wù)載荷相對于飛行器平臺的俯仰角為α; 對于視場中的任意目標(biāo)Τ，像面成像點(diǎn)坐標(biāo)(x，y)與地面目標(biāo)點(diǎn)(Χ，Υ)的成像解算模型為：
[0039]
[0040]
[0041]
[0042]上式中，Dx，Dy，H為任務(wù)載荷攝像機(jī)的GPS水平方位信息和測高值;f為任務(wù)載荷成 像光學(xué)系統(tǒng)焦距;X，y為像面成像點(diǎn)坐標(biāo)，X，Y為地面目標(biāo)點(diǎn)的方位值。
[0043] 2、對參考圖像和待匹配圖像進(jìn)行區(qū)域配準(zhǔn)
[0044] 圖像配準(zhǔn)是指依據(jù)某一相似性測度來確定圖像間的變換參數(shù)，使從不同傳感器、 不同視角、不同時間獲取的同一場景的兩幅或多幅圖像變換到同一坐標(biāo)系下，在像素層上 得到最佳匹配的過程。本發(fā)明與傳統(tǒng)的基于圖像特征配準(zhǔn)算法不同，使用基于地理同名點(diǎn) 對的方法，在相鄰的兩幀作為參考圖像和待匹配圖像中尋找地理坐標(biāo)位置點(diǎn)相同的點(diǎn)對， 將其作為標(biāo)志位，然后提取出來，之后再找到兩幅圖像中標(biāo)志位之間的匹配關(guān)系，繼而完成 空間對位?；诘乩硗c(diǎn)對的配準(zhǔn)方法，由于無需提取圖像顯著特征，因此可大大壓縮圖 像信息數(shù)據(jù)量，配準(zhǔn)時計(jì)算量小，速度較快，所以應(yīng)用前景必然更加廣闊。
[0045] 圖1為兩幅相鄰的紅外圖像，其中圖1(a)為作為參考圖像的前幀圖像，圖1(b)為作 為待匹配圖像的后幀圖像，其中背景道路中存在運(yùn)動的車輛目標(biāo)。背景在兩幅圖中存在位 移。
[0046] 在對上述兩幅圖像進(jìn)行配準(zhǔn)時，首先將圖1(a)均分成若干方形圖像子塊，如圖2 (a)所示，并按行依次對每個圖像子塊進(jìn)行編號，然后利用步驟1中的式（1)和式(2)計(jì)算每 個圖像子塊區(qū)域在地面的坐標(biāo)，之后在圖1(a)中選取位移位置較大的若干圖像子塊作為匹 配區(qū)域，并分別將這些匹配區(qū)域在圖1(b)中進(jìn)行匹配，之后在圖1(b)中將這些匹配圖像子 塊依次編號，如圖2(b)所示;相關(guān)匹配完成后即可獲得圖1(a)和圖1(b)中相關(guān)匹配點(diǎn)對系 列PjPP2，共獲得匹配點(diǎn)對數(shù)為N。
[0047] 3、對參考圖像和待匹配圖像的運(yùn)動進(jìn)行補(bǔ)償而獲得運(yùn)動補(bǔ)償后的圖像
[0048] 利用在步驟2中獲得的圖1(a)和圖1(b)中的相關(guān)匹配點(diǎn)對系列？1和內(nèi)，通過如下運(yùn) 算獲得一個仿射變換矩陣I，使得P2 = Pi*I。
[0049] 設(shè)定仿射變換矩陣1 = [&1，&2，&3;&4，&5， &6]，設(shè)圖1(&)中成像點(diǎn)坐標(biāo)(乂1，￥1)在圖1 (b)中對應(yīng)的成像點(diǎn)坐標(biāo)為(X2，Y2)，則滿足關(guān)系式(3)和關(guān)系式(4):
[0050] X2 = aiXXi+a2XYi+a3； (3)
[0051] Y2 = a4XXi+a5 XYi+a6； (4)
[0052] 對仿射變換矩陣I的求解，相當(dāng)于在N個成像點(diǎn)坐標(biāo)(X1, Y1^U2, Y2)匹配點(diǎn)對條件 下解一個超定方程組。對于該方程組的求解采用最小二乘法，首次計(jì)算獲得仿射變換矩陣I 后，計(jì)算Pl X I以獲得新的匹配點(diǎn)對序列P2_New，同時計(jì)算P2與P2_ New的誤差，若誤差在要求范 圍內(nèi)則完成迭代過程，若超出誤差范圍則對每個成像點(diǎn)的點(diǎn)誤差進(jìn)行單獨(dú)計(jì)算，若該成像 點(diǎn)的點(diǎn)誤差較大則將此點(diǎn)剔除，并進(jìn)行下次迭代過程，直至符合誤差條件要求。流程如圖3 所示。
[0053]獲得仿射變換矩陣I后，即可由式(3)和式(4)對圖1(a)進(jìn)行圖像變換，變換后的圖 像即為運(yùn)動補(bǔ)償后的圖像，如圖4所示。
[0054] 4、對運(yùn)動補(bǔ)償后的圖像與待匹配圖像進(jìn)行幀間差分運(yùn)算以獲取疑似運(yùn)動目標(biāo)
[0055]對圖I (b)和圖4進(jìn)行幀間差分運(yùn)算，可獲得幀間差分圖像。在進(jìn)行幀間差分運(yùn)算 時，選擇差值點(diǎn)的鄰域最小值作為該點(diǎn)的幀間差值。通過此處理，可以進(jìn)一步減少由于匹配 誤差帶來的異常差分值。圖5為圖1(b)和圖4的幀間差分圖像。
[0056]對上述幀間差分圖像進(jìn)行分割處理，可以獲得較為明顯的運(yùn)動目標(biāo)，背景被有效 地抑制，從幀間差分圖像中可以較為容易地將圖像中明顯的運(yùn)動目標(biāo)分割出來。
[0057] 5、對疑似運(yùn)動區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動特征反向驗(yàn)證以獲得最終的運(yùn)動目標(biāo)檢測結(jié)果
[0058]在分割出疑似運(yùn)動目標(biāo)后，為了進(jìn)一步驗(yàn)證運(yùn)動信息的有效性，提高對運(yùn)動目標(biāo) 檢測的準(zhǔn)確程度，需對檢測到的疑似運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行反向驗(yàn)證。在步驟4獲取的疑似運(yùn)動區(qū)域 圖像幀基礎(chǔ)上，分別利用傳統(tǒng)歸一化積相關(guān)算法和仿射矩陣算法得到前一幀圖像中疑似運(yùn) 動區(qū)域坐標(biāo)，然后比較兩個計(jì)算結(jié)果的差異，若誤差超過兩個像素點(diǎn)則判斷為背景，否則判 斷為目標(biāo)。驗(yàn)證過程流程如圖6。
[0059] 經(jīng)過疑似運(yùn)動目標(biāo)反向驗(yàn)證，可以去除一部分背景中的虛假目標(biāo)和因?yàn)槠ヅ洳罘?誤差導(dǎo)致的背景目標(biāo)。反向驗(yàn)證完成后可獲得最終的運(yùn)動目標(biāo)檢測結(jié)果。
[0060] 本發(fā)明人選擇了四組不同復(fù)雜程度的場景，根據(jù)上述本發(fā)明方法進(jìn)行了運(yùn)動目標(biāo) 檢測，具體過程如圖7~圖10所示。從以上四組圖像的檢測效果來看，本發(fā)明對復(fù)雜背景下 移動小目標(biāo)具有較強(qiáng)的檢測能力。傳統(tǒng)的配準(zhǔn)方法依賴于參考配準(zhǔn)點(diǎn)的數(shù)量，簡單背景下 參考配準(zhǔn)點(diǎn)較少，從而使得配準(zhǔn)精度較低甚至錯誤，這樣獲得的差分圖像比較混亂。由于本 發(fā)明方法采用無關(guān)圖像內(nèi)容進(jìn)行配準(zhǔn)，這樣即使圖像中存在固定重復(fù)模式或者圖像無紋理 時，都能保持較好的精度，達(dá)到較好的配準(zhǔn)效果。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外運(yùn)動目標(biāo)檢測方法，其特征在于:所述的機(jī)載 紅外運(yùn)動目標(biāo)檢測方法包括按順序進(jìn)行的下列步驟： 1) 將像面成像點(diǎn)映射到地面目標(biāo)點(diǎn)； 2) 對參考圖像和待匹配圖像進(jìn)行區(qū)域配準(zhǔn)； 3) 對參考圖像和待匹配圖像的運(yùn)動進(jìn)行補(bǔ)償而獲得運(yùn)動補(bǔ)償后的圖像； 4) 對運(yùn)動補(bǔ)償后的參考圖像與待匹配圖像進(jìn)行幀間差分運(yùn)算以獲取疑似運(yùn)動目標(biāo)； 5) 對疑似運(yùn)動區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動特征反向驗(yàn)證以獲得最終的運(yùn)動目標(biāo)檢測結(jié)果。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外運(yùn)動目標(biāo)檢測方法，其特征 在于:在步驟1中，所述的將像面成像點(diǎn)映射到地面目標(biāo)點(diǎn)的方法是： 對于任務(wù)載荷觀察場景中的任意目標(biāo)T，設(shè)任務(wù)載荷攝像機(jī)坐標(biāo)系與像平面坐標(biāo)系重 合，任務(wù)載荷攝像機(jī)像面中心位置為飛行器飛行高度;設(shè)大地坐標(biāo)系原點(diǎn)為(〇,〇，H)，任務(wù) 載荷成像焦距為f，任務(wù)載荷的方位角為Θ，任務(wù)載荷相對于飛行器平臺的俯仰角為α;對于 視場中的任意目標(biāo)Τ，像面成像點(diǎn)坐標(biāo)(x，y)與地面目標(biāo)點(diǎn)(Χ，Υ)的成像解算模型為：其中，Ki = Hcosa+f 上式中，Dx，Dy，Η為任務(wù)載荷攝像機(jī)的GPS水平方位信息和測高值;f為任務(wù)載荷成像光 學(xué)系統(tǒng)焦距;X，y為像面成像點(diǎn)坐標(biāo)，X，Y為地面目標(biāo)點(diǎn)的方位值。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外運(yùn)動目標(biāo)檢測方法，其特征 在于:在步驟2中，所述的參考圖像和待匹配圖像進(jìn)行區(qū)域配準(zhǔn)的方法是： 首先將參考圖像均分成若干方形圖像子塊，并按行依次對每個圖像子塊進(jìn)行編號，然 后利用步驟1中的式（1)和式(2)計(jì)算每個圖像子塊區(qū)域在地面的坐標(biāo)，之后在參考圖像中 選取位移位置較大的若干圖像子塊作為匹配區(qū)域，并分別將這些匹配區(qū)域在待匹配圖像中 進(jìn)行匹配，之后在待匹配圖像中將這些匹配圖像子塊依次編號；相關(guān)匹配完成后即獲得參 考圖像和待匹配圖像中相關(guān)匹配點(diǎn)對系列P#PP 2,共獲得匹配點(diǎn)對數(shù)為N。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外運(yùn)動目標(biāo)檢測方法，其特征 在于:在步驟3中，所述的對參考圖像和待匹配圖像的運(yùn)動進(jìn)行補(bǔ)償而獲得運(yùn)動補(bǔ)償后的圖 像的方法是： 設(shè)定仿射變換矩陣1 = [31，32,33;34,35,36]，設(shè)參考圖像中成像點(diǎn)坐標(biāo)(乂1，￥1)在待匹配 圖像中對應(yīng)的成像點(diǎn)坐標(biāo)為(X2，Y2)，則滿足關(guān)系式(3)和關(guān)系式(4): X2 = ai XXi+a2 X Yi+a3； (3) Y2 = a4XXi+a5 X Yi+a6； (4) 對仿射變換矩陣I的求解，相當(dāng)于在N個成像點(diǎn)坐標(biāo)(心^^^心^:^匹配點(diǎn)對條件下解 一個超定方程組;對于該方程組的求解采用最小二乘法，首次計(jì)算獲得仿射變換矩陣I后， 計(jì)算P1XI以獲得新的匹配點(diǎn)對序列P 2_New，同時計(jì)算PAP2_New的誤差，若誤差在要求范圍內(nèi) 則完成迭代過程，若超出誤差范圍則對每個成像點(diǎn)的點(diǎn)誤差進(jìn)行單獨(dú)計(jì)算，若該成像點(diǎn)的 點(diǎn)誤差較大則將此點(diǎn)剔除，并進(jìn)行下次迭代過程，直至符合誤差條件要求;獲得仿射變換 矩陣I后，即可由式(3)和式(4)對參考圖像進(jìn)行圖像變換，變換后的圖像即為運(yùn)動補(bǔ)償后的 圖像。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外運(yùn)動目標(biāo)檢測方法，其特征 在于:在步驟4中，所述的對運(yùn)動補(bǔ)償后的參考圖像與待匹配圖像進(jìn)行幀間差分運(yùn)算以獲取 疑似運(yùn)動目標(biāo)的方法是： 對待匹配圖像和運(yùn)動補(bǔ)償后的參考圖像進(jìn)行幀間差分運(yùn)算，獲得幀間差分圖像;在進(jìn) 行幀間差分運(yùn)算時，選擇差值點(diǎn)的鄰域最小值作為該點(diǎn)的幀間差值;對上述幀間差分圖像 進(jìn)行分割處理，獲得較為明顯的運(yùn)動目標(biāo)。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于地理同名點(diǎn)配準(zhǔn)的機(jī)載紅外運(yùn)動目標(biāo)檢測方法，其特征 在于:在步驟5中，所述的對疑似運(yùn)動區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動特征反向驗(yàn)證以獲得最終的運(yùn)動目標(biāo)檢 測結(jié)果的方法是： 在步驟4獲取的疑似運(yùn)動區(qū)域圖像幀基礎(chǔ)上，分別利用傳統(tǒng)歸一化積相關(guān)算法和仿射 矩陣算法得到前一幀圖像中疑似運(yùn)動區(qū)域坐標(biāo)，然后比較兩個計(jì)算結(jié)果的差異，若誤差超 過兩個像素點(diǎn)則判斷為背景，否則判斷為目標(biāo)。
【文檔編號】G06T7/20GK106056625SQ201610352450
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年5月25日
【發(fā)明人】賈桂敏, 路玉君, 張世海, 盧薇冰, 楊金鋒
【申請人】中國民航大學(xué)