一种面向精确打击的地面运动目标检测与识别方法技术

本发明专利技术公开了一种面向精确打击的地面运动目标检测与识别方法，首先联合时空信息提取目标候选区域：先利用时域信息获取运动图像，根据运动图像计算前向运动历史图和后向运动历史图，将前向运动历史图和后向运动历史图按像素取最小值得到的图像作为输入图像；通过自适应阈值处理和连通域提取获得候选运动区域；再利用空域信息，计算所述候选运动区域的物质性分值，通过阈值处理获得目标候选区域；其次进行目标候选区域识别：通过局部低约束编码完成特征学习，并利用线性支持向量机实现对目标候选区域的识别，保留被识别为特定目标的候选区域，得到最终的检测结果。本发明专利技术实现了复杂环境下对地面多运动目标的自动检测与识别，提高打击的精确度。

A method of detection and recognition of ground moving targets for precision strike

The invention discloses a method for accurately hit the ground moving target detection and recognition method, first spatio-temporal information extraction of the target candidate region: first using time domain information of motion picture, according to the moving image to the calculation of the motion history image and backward motion history map, the forward and backward motion history image motion history image according to the minimum pixel is as the input image; by adaptive thresholding and connected domain extraction to obtain the candidate motion region; then use the spatial information, calculate the candidate motion region material value, obtain the target candidate region by threshold processing; secondly, the target candidate region recognition: through local low constraint encoding feature learning. And the linear identification of the target candidate region of the support vector machine, reserved candidate areas are identified as a specific target Domain, get the final test result. The invention realizes the automatic detection and recognition of multiple moving targets on the ground in complex environment, and improves the precision of the strike.

【技术实现步骤摘要】
一种面向精确打击的地面运动目标检测与识别方法
本专利技术涉及图像处理和军事
，具体是一种面向精确打击的地面运动目标检测与识别方法。
技术介绍
根据现代信息化战争的需求，精确打击需要利用机载传感器在复杂的战场环境中实时发现一切有价值的伪装目标，准确捕获、识别、及有效地摧毁这些目标。因此，选择合适的机载传感器对于精确打击的实施效果是至关重要的。机载图像传感器按其工作方式可分为无源被动传感器和有源主动传感器，其中，无源被动传感器主要包括可见光传感器和红外传感器，而有源主动传感器主要包括合成孔径雷达，毫米波雷达，主动激光视觉系统等。对于精确打击而言，无源被动传感器相比于有源主动传感器具有以下几点优势：1)隐蔽性强。完全被动式无源探测可以保证先敌发现、监视和跟踪目标。2)抗电磁干扰。无源被动传感器不受电磁干扰的影响，可以在雷达静默或收到电子压制时取代雷达工作。由于无源被动传感器所具备的上述优势，目前国内外针对基于无源被动图像的精确打击技术展开了大量的研究工作。为了确保精确打击的有效实施，首先需要从无源被动传感器所提供的图像中检测出目标，因此基于无源被动图像的目标检测对于精确打击是至关重要本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向精确打击的地面运动目标检测与识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：联合时空信息提取目标候选区域：先利用时域信息获取运动图像，根据运动图像计算前向运动历史图和后向运动历史图，将前向运动历史图和后向运动历史图融合，按像素取最小值得到前后向运动历史图，作为输入图像；通过自适应阈值处理和连通域提取获得候选运动区域；再利用空域信息，计算所述候选运动区域的物质性分值，通过阈值处理获得目标候选区域；步骤二：目标候选区域识别：通过局部低约束编码完成特征学习，并利用线性支持向量机实现对目标候选区域的识别，保留被识别为特定目标的候选区域，得到最终的检测结果。

【技术特征摘要】
1.一种面向精确打击的地面运动目标检测与识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：联合时空信息提取目标候选区域：先利用时域信息获取运动图像，根据运动图像计算前向运动历史图和后向运动历史图，将前向运动历史图和后向运动历史图融合，按像素取最小值得到前后向运动历史图，作为输入图像；通过自适应阈值处理和连通域提取获得候选运动区域；再利用空域信息，计算所述候选运动区域的物质性分值，通过阈值处理获得目标候选区域；步骤二：目标候选区域识别：通过局部低约束编码完成特征学习，并利用线性支持向量机实现对目标候选区域的识别，保留被识别为特定目标的候选区域，得到最终的检测结果。2.根据权利要求1所述的面向精确打击的地面运动目标检测与识别方法，其特征在于，所述步骤一中利用时域信息获取运动图像的具体方法包括：(1.1)背景运动估计：采用KLT特征点跟踪器结合RANSAC算法估计背景运动，给定相邻两帧图像第τ帧图像I(τ)和第τ+1帧图像I(τ+1)，在第τ帧图像I(τ)上均匀取点，采用KLT特征点跟踪器提取第τ+1帧图像I(τ+1)上的匹配特征点，再利用RANSAC算法去除离群值，用得到的特征点对拟合8参数的平面投影变换，获得的单应性矩阵即为第τ帧图像到第τ+1帧图像的背景运动估计；(1.2)采用帧差法，每N帧图像计算一幅运动图像；设第τ帧图像的背景运动补偿图像为则根据所述背景运动估计对图像进行背景运动补偿：(1.3)设运动图像为D(τ)，通过第τ帧图像与背景运动补偿图像的绝对差分得到D(τ)：其中，“-”代表前向差分，得到前向运动图像DF(τ)；“+”代表后向差分，得到后向运动图像DB(τ)。3.根据权利要求2所述的面向精确打击的地面运动目标检测与识别方法，其特征在于，所述步骤一中计算前后向运动历史图的具体方法包括：(2.1)设第τ帧图像前向运动历史图为HF(τ)，设第τ帧图像后向运动历史图为HB(τ)；(2.2)融合多层前向运动图像获得HF(τ)，即将第τ帧图像前向运动历史图HF(τ)表示成第τ-1帧图像前向运动历史图HF(τ-1)与第τ帧图像前向运动图像DF(τ)的函数：其中，T为设定的阈值，d＝255/L为衰减项，L为前向运动历史图中包含的前向运动图像的有效层数；(2.3)融合多层后向运动图像获得HB(τ)，后向运动历史图包含目标的未来运动信息，表示成类似式(6)的递推形式：不同的是，HF(τ)由HF(τ-1)递推一次即可得到，而HB(τ)要由HB(τ+L)递推L次才能得到；(2.4)融合前向运动历史图HF(τ)和后向运动历史图HB(τ)，获得前后向运动历史图HFB(τ)：HFB(τ)＝min(blur(HF(τ)),blur(HB(τ)))(7)其中，blur是指平滑滤波器。4.根据权利要求1至3任一所述的面向精确打击的地面运动目标检测与识别方法，其特征在于，所述步骤一中提取候选运动区域的具体方法包括：(3.1)自适应阈值计算：设定一个灰度级阈值，当前后向运动历史图中灰度级的数量大于所述灰度级阈值时，采用大津法计算双阈值，选取较小的阈值作为自适应阈值；当图像中灰度级数量少于所述灰度级阈值时，采用大津法求单阈值，作为自适应阈值；(3.2)候选运动区域提取：采用步骤(3.1)中得到的自适应阈值对所述输入图像进行阈值处理、二值化后，再进行腐蚀、膨胀的形态学处理，最后通过区域生长法提取连通域，得到候选运动区域。5.根据权利要求1至3任一所述的面向精确打击的地面...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫钧华，许倩倩，张寅，汪竟成，杨勇，肖勇旗，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32