一种基于空时显著图的运动小目标检测方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于空时显著图的运动小目标检测方法和系统，其中方法包括：在空域上对序列图像进行多尺度的空域显著性分析方法处理得到空域显著图，在时域上对序列图像采用一种基于时域统计的时域显著性分析方法处理得到时域显著图，融合空域显著图和时域显著图得到空时显著图，对空时显著图进行分割得到候选目标，对候选目标采用SCR滤波进行筛选得到目标检测结果。系统包括空域显著性分析模块、时域显著性分析模块、显著图融合模块和目标检测模块。本发明专利技术融合空域和时域显著性特征提高了复杂背景下运动小目标检测率、并降低了运动小目标检测的虚警率。

A small moving target detection method and system based on space-time saliency map

【技术实现步骤摘要】
一种基于空时显著图的运动小目标检测方法和系统
本专利技术属于图像处理
，更具体地，涉及一种基于空时显著图的运动小目标检测方法和系统。
技术介绍
复杂背景下的运动小目标检测是一个难点问题。运动小目标检测的难点在于两个方面：一方面是小目标信息量少，对比度低，常湮没于复杂背景中；另一方面是运动小目标距离远，运动特征变化快且具有很强的机动性，难以通过简单的预测估计小目标的运动特征。同时利用多方面的信息提高运动小目标探测性能是一个重要途径。融合空域特征和时域特征来抑制背景增强小目标对提高运动小目标探测性能具有重要的意义。常用的小目标检测方法通常在空域、时域、变换域进行处理抑制背景增强目标。在空域上常用均值滤波、中值滤波等滤波方法估计背景，用减背景方法抑制背景增强目标。这类方法计算简单，适用于简单背景。在空域也可以通过设计与目标灰度分布相似的滤波算子直接增强目标，如高斯滤波、Gabor滤波、LoG滤波等。这类方法需要设计合适的尺度来得到较优的目标增强效果。在时域上常用的方法是在序列图像中沿着目标轨迹进行能量累积来增强目标，如管道滤波、三维匹配本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于空时显著图的运动小目标检测方法，其特征在于，包括：/n(1)在空域上对序列图像进行多尺度的空域显著性分析得到空域显著图；/n(2)在时域上对序列图像进行基于时域统计的时域显著性分析得到时域显著图；/n(3)融合所述空域显著图和所述时域显著图得到空时显著图；/n(4)对所述空时显著图进行分割得到候选目标，对每个候选目标进行筛选得到目标检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于空时显著图的运动小目标检测方法，其特征在于，包括：
(1)在空域上对序列图像进行多尺度的空域显著性分析得到空域显著图；
(2)在时域上对序列图像进行基于时域统计的时域显著性分析得到时域显著图；
(3)融合所述空域显著图和所述时域显著图得到空时显著图；
(4)对所述空时显著图进行分割得到候选目标，对每个候选目标进行筛选得到目标检测结果。


2.如权利要求1所述的基于空时显著图的运动小目标检测方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：
(11)采用不同尺度的空域显著性滤波算子对序列图像的当前帧图像进行滤波处理，得到滤波结果；
(12)叠加所述不同尺度的空域显著性滤波结果得到空域显著图。


3.如权利要求1所述的基于空时显著图的运动小目标检测方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：
(21)在序列图像中对目标与背景像素采用不同的迭代更新策略得到背景估计值；
(22)用当前帧图像各像素的值减去所述背景估计值得到时域显著图。


4.如权利要求1所述的基于空时显著图的运动小目标检测方法，其特征在于，所述步骤(3)包括：
(31)对空域显著图和时域显著图分别进行归一化处理；
(32)对归一化后的空域显著图和时域显著图进行加权融合得到空时显著图。


5.如权利要求1所述的基于空时显著图的运动小目标检测方法，其特征在于，所述步骤(4)包括：
(41)统计空时显著图的均值和方差确定分割阈值，对空时显著图进行分割并标记得到候选目标；
(42)对每个候选目标计算SCR值，根据预设的阈值确定目标检测结果。


6.一种基于空时显著图的运动小目标检测系统，其特征在于，包括：
空域...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡若澜，常虹，刘璐，周阳，姜军，
申请(专利权)人：华中科技大学，北京航天计量测试技术研究所，
类型：发明
国别省市：湖北;42