一种利用光学遥感卫星进行目标跟踪的方法技术

本发明专利技术提供了一种利用光学遥感卫星进行目标跟踪的方法，利用光学遥感卫星拍摄得到遥感图像，多张遥感图像组成遥感图像序列，方法包括：S1，对遥感图像序列进行预处理，得到预处理后的图像序列；S2，对预处理后的图像序列进行筛选，以筛选出多张目标图像，目标图像包括至少一个目标和/或至少一个与目标相似的伪目标；S3，将多张目标图像中的同一目标或同一伪目标进行关联，得到多条位置轨迹；S4，计算所述多条海面速度轨迹之间的离散Frechet距离，根据多条轨迹之间的离散Frechet距离之和，确定出多条位置轨迹中的目标位置轨迹。实现对密集云场景下的运动舰船的跟踪识别，计算复杂度低、运行速度快，算法简单，易于工程实现。

A Target Tracking Method Using Optical Remote Sensing Satellite

The invention provides a method of target tracking by using optical remote sensing satellite. The remote sensing image is captured by optical remote sensing satellite, and the remote sensing image sequence is composed of multiple remote sensing images. The method includes: S1, pre-processing the remote sensing image sequence to obtain the pre-processed image sequence; S2, screening the pre-processed image sequence to screen out multiple target images. The target image includes at least one target and/or at least one pseudo-target similar to the target; S3 correlates the same target or the same pseudo-target in multiple target images to obtain multiple position trajectories; S4 calculates the discrete Frechet distances between the multiple sea surface velocity trajectories, and determines the multiple position trajectories according to the sum of the discrete Frechet distances between the multiple trajectories. Target position trajectory. It realizes the tracking and recognition of moving ships in dense cloud scenarios. It has low computational complexity, fast running speed, simple algorithm and easy to implement in engineering.

【技术实现步骤摘要】
一种利用光学遥感卫星进行目标跟踪的方法
本专利技术涉及卫星遥感
，尤其涉及一种利用光学遥感卫星进行目标跟踪的方法。
技术介绍
静止轨道光学遥感卫星的轨道周期与地球自转周期相同，因此与地球保持相对静止。其拥有较大的成像幅宽，可对指定的大面积区域进行连续观测。高分四号卫星于2015年发射，位于东经105.6°的赤道上方，距地面高度约36000km，星下点空间分辨率优于50m×50m，成像覆盖面积接近500km×500km，可进行大范围实时、连续机动成像和高时间分辨率成像相结合的综合观测。静止轨道卫星光学遥感图像检测运动舰船为遥感卫星技术应用的一个重要方面，其利用舰船在水面上运动时所形成尾迹的灰度值进行检测，目前常用的光学遥感卫星成像检测目标运动舰船的方法主要有帧差法、光流法和背景减除法等方法。帧差法的原理是对时间上连续的两帧或三帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能；光流法的原理是首先给图像中每个像素点赋予一个速度矢量，形成光流场，若图像中没有运动物体，光流场连续均匀，如果有运动物体，运动物体的光流和图像的光流不同，光流场不再连续均匀，从而可以检测出运动物体及位置；背景减除法的原理是对背景建模，然后进行背景减除剩下前景视作所求的目标。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题由于点状云的几何特征和运动速度与舰船尾迹的几何特征和运动速度极为相似，上述三种经典运动舰船目标检测方法都不再适用，本专利技术提供了一种利用遥感卫星进行目标跟踪的方法，以在密集点状云场景下使用静止轨道卫星光学遥感图像准确、快速地检测出目标运动舰船。(二)技术方案本专利技术提供了一种利用光学遥感卫星进行目标跟踪的方法，利用光学卫星拍摄得到多张遥感图像，多张遥感图像组成遥感图像序列，方法包括：S1，对遥感图像序列进行预处理，得到预处理后的图像序列；S2，对预处理后的图像序列进行筛选，以筛选出多张目标图像，目标图像包括至少一个目标和/或至少一个与目标相似的伪目标；S3，将多张目标图像中的同一目标或同一伪目标进行关联，得到多条位置轨迹，其中，多条位置轨迹包括目标位置轨迹或伪目标位置轨迹；S4，计算所述多条轨迹之间的离散Frechet距离，根据多条轨迹之间的离散Frechet距离之和，确定出多条位置轨迹中的目标位置轨迹。可选地，步骤S4之前还包括：将多条位置轨迹换算为多条海面速度轨迹。可选地，将所述多条位置轨迹换算为多条海面速度轨迹具体为通过换算公式将多条位置轨迹换算为多条海面速度轨迹，其中，换算公式包括：其中，V为多条海面速度轨迹组成的海面速度轨迹矩阵，k为遥感图像中每一像素对应的海面实际距离，T为拍摄遥感图像序列所需时长，D为多条位置轨迹组成的位置轨迹矩阵。可选地，步骤S4具体为：S41，计算多条海面速度轨迹之间的离散Frechet距离矩阵；S42，对离散Frechet距离矩阵进行归一化处理，得到归一化Frechet距离矩阵；S43，计算每条海面速度轨迹与其他海面速度轨迹之间的离散Frechet距离之和，根据离散Frechet距离之和确定目标的运行轨迹。可选地，步骤S2具体为：根据目标的几何特征对所述预处理图像序列进行筛选，以得到多张包括所述目标和伪目标的图像，其中，几何特征包括像素点数、长度、宽度或长宽比中的一种或多种。可选地，步骤S3中采用最邻近(NearestNeighbor，NN)方法或联合概率数据关联(JointProbabilityDataAssociation，JPDA)方法或多假设跟踪(MultipleHypothesisTracking，MHT)方法将多张目标图像中的同一目标或同一伪目标进行关联。可选地，步骤S3还包括根据预设条件识别图像中的目标和/或伪目标。可选地，预设条件包括：其中，z(k)为k时刻图像中目标和伪目标的位置矩阵，z(k+1)为(k+1)时刻图像中目标和伪目标的位置矩阵，为通过k时刻对(k+1)时刻目标和参照目标的预测位置矩阵，S(k+1)表示(k+1)时刻的新息协方差矩阵，γ可由χ2分布表获得，上角标T为矩阵转置标识。可选地，步骤S1具体包括：S11，对遥感图像序列进行降噪处理；S12，对降噪处理后的图像进行图像增强处理，并进行二值化处理；S13，对二值化处理后的图像进行膨胀处理。可选地，二值化处理包括：其中，B(x，y，n)为遥感图像序列中第n幅图像经过二值化处理后坐标为(x，y)的值，F(x，y，n)为遥感图像序列中第n幅图像二值化处理前坐标为(x，y)的值，FTH为对图像进行二值化处理的临界阈值。(三)有益效果本专利技术提供了一种利用光学遥感卫星进行目标跟踪的方法，该方法通过对遥感卫星的成像进行裁剪、降噪、增强、二值化、膨胀处理、目标筛选、数据关联、运动参数估计、计算离散Frechet距离、离散Frechet距离矩阵归一化及离散Frechet距离求和等操作，实现对密集云场景下的运动舰船的跟踪识别，计算复杂度低、运行速度快，算法简单，易于工程实现。附图说明图1示意性示出了本公开实施例中利用光学遥感卫星进行目标跟踪的方法步骤图；图2示意性示出了本公开实施例中图1所述光学遥感卫星生成的遥感图像序列；图3示意性示出了本公开实施例中图1中步骤S1对应的详细步骤图；图4示意性示出了本公开实施例中图2所述的遥感图像经过图像增强后的示意图；图5示意性示出了本公开实施例中图4中遥感图像经过二值化处理后的图像；图6示意性示出了本公开实施例中图5中的图像经过膨胀处理后的图像；图7示意性示出了本公开实施例中图6中的图像经过几何特征筛选后的图像；图8示意性示出了本公开实施例中多个所述图7中的图像中的目标和伪目标关联后的图像；图9示意性示出了本公开实施例中图1中的步骤S4的详细步骤流程图；图10示意性示出了本公开实施例中归一化后离散Frechet距离之和的示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本专利技术进一步详细说明。本专利技术提供了一种利用光学遥感卫星进行目标跟踪的方法，利用光学遥感卫星拍摄得到多张遥感图像，多张遥感图像组成遥感图像序列，参见图1，方法包括：S1，对遥感图像序列进行预处理，得到预处理后的图像序列；S2，对预处理后的图像序列进行筛选，以筛选出多张目标图像，该目标图像包括至少一个目标和/或至少一个与所述目标相似的伪目标；S3，将所述多张目标图像中的同一目标或同一伪目标进行关联，得到多条位置轨迹，其中，所述多条位置轨迹包括目标位置轨迹或伪目标位置轨迹；S4，计算所述多条轨迹之间的离散Frechet距离，根据多条轨迹之间的离散Frechet距离之和，确定出所述多条位置轨迹中的目标位置轨迹。下面将以光学遥感卫星对运动舰船进行跟踪为例对本专利技术进行详细介绍，在遥感卫星对运动舰船进行跟踪时，由于舰船的运动和天空中云的运动相似，在跟踪过程中，云的运动会对运动舰船的追踪造成干扰，因此本专利技术实施例中的目标为运动舰船，水面上可能存在多个运动舰船，因此同一图像上可能存在多个目标，相应的云块设置为伪目标，同样可能会出现多片云块，因此同一图像上可能会出现多个伪目标，伪目标和目标在图像具有相同或相似的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种利用光学遥感卫星进行目标跟踪的方法，利用所述光学遥感卫星拍摄得到多张遥感图像，所述多张遥感图像组成遥感图像序列，其特征在于，所述方法包括：S1，对所述遥感图像序列进行预处理，得到预处理后的图像序列；S2，对所述预处理后的图像序列进行筛选，以筛选出多张目标图像，所述目标图像包括至少一个目标和/或至少一个与所述目标相似的伪目标；S3，将所述多张目标图像中的同一目标或同一伪目标进行关联，得到多条位置轨迹，其中，所述多条位置轨迹包括目标位置轨迹或伪目标位置轨迹；S4，计算所述多条轨迹之间的离散Frechet距离，根据多条轨迹之间的离散Frechet距离之和，确定出所述多条位置轨迹中的目标位置轨迹。

【技术特征摘要】
1.一种利用光学遥感卫星进行目标跟踪的方法，利用所述光学遥感卫星拍摄得到多张遥感图像，所述多张遥感图像组成遥感图像序列，其特征在于，所述方法包括：S1，对所述遥感图像序列进行预处理，得到预处理后的图像序列；S2，对所述预处理后的图像序列进行筛选，以筛选出多张目标图像，所述目标图像包括至少一个目标和/或至少一个与所述目标相似的伪目标；S3，将所述多张目标图像中的同一目标或同一伪目标进行关联，得到多条位置轨迹，其中，所述多条位置轨迹包括目标位置轨迹或伪目标位置轨迹；S4，计算所述多条轨迹之间的离散Frechet距离，根据多条轨迹之间的离散Frechet距离之和，确定出所述多条位置轨迹中的目标位置轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4之前还包括：将所述多条位置轨迹换算为多条海面速度轨迹。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述多条位置轨迹换算为多条海面速度轨迹，具体为通过换算公式将所述多条位置轨迹换算为多条海面速度轨迹，其中，所述换算公式包括：其中，V为所述多条海面速度轨迹组成的海面速度轨迹矩阵，k为所述遥感图像中每一像素对应的海面实际距离，T为拍摄所述遥感图像序列所需时长，D为所述多条位置轨迹组成的位置轨迹矩阵。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S4具体为：S41，计算所述多条海面速度轨迹之间的离散Frechet距离矩阵；S42，对所述离散Frechet距离矩阵进行归一化处理，得到归一化Frechet距离矩阵；S43，计算每条海面速度轨迹与其他海面速度轨迹之间的离散Frechet距离之和，根据所述离散...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕鹏，胡玉新，雷斌，侯仰栓，李倩倩，王晓辉，
申请(专利权)人：中国科学院电子学研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11