一种局部帧差和多帧融合的地面动目标检测与跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种局部帧差和多帧融合的地面动目标检测与跟踪方法，属于地面动目标检测技术领域，包括：提取第一帧图像中的FAST角点，通过角点筛选出三角匹配区域，并通过三角匹配完成帧帧图像的配准。从第三帧图像开始检测目标，提取每张图像的FAST角点，以角点为中心构造候选区，计算候选区与隔帧图像对应区域的结构相似性，滤除结构相似性过大的背景，并筛选出下一帧图像的感兴趣区域和当前帧图像的目标检测区域，在局部区域进行动目标检测；帧帧图像处理过程中采用多帧融合提高目标捕获的准确性，采用相关滤波跟踪与小目标重检结合的方法稳定跟踪目标。本发明专利技术解决了动平台动目标检测中无法在大视场图像中快速检测到移动目标并稳定跟踪的技术问题。

A method of moving target detection and tracking based on local frame difference and multi frame fusion

【技术实现步骤摘要】
一种局部帧差和多帧融合的地面动目标检测与跟踪方法
本专利技术涉及地面动目标检测
，更具体地，涉及一种局部帧差和多帧融合的地面动目标检测与跟踪方法。
技术介绍
动平台动目标地面背景下可见光图像的多目标捕获与跟踪往往由于地面背景环境复杂多变、高分辨率图像覆盖的范围大、目标数量不唯一等多种问题而无法有效捕获目标，并且，在检测阶段，需要检测目标的图像范围极大，且地面战场环境复杂多变，加上在检测初级阶段目标往往处在较远的地方，纹理信息不足，也无法提取有效的特征点用于目标检测，因此，目标检测难度极大。传统的运动目标检测方法，往往存在适用性差以及计算复杂度大等问题。如基于全局图像的精准配准方法——sift，surf配准，然后再在全局图像中做帧差的方法，存在计算量大，耗时长等缺点，且由于相邻帧间可能存在光照变化、图像噪声，在全局进行帧差计算，可能会存在大量虚警目标，无法在有限帧的图像处理中剔除这些虚警；此外，如光流法、背景建模法等运动目标检测方法，计算量大，根本无法满足战场实时性要求。目前的面向地面的车辆动目标检测技术中，由于平台移动，无法直接实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种局部帧差和多帧融合的地面动目标检测与跟踪方法，其特征在于，设对某一固定视场持续采集图像，该方法包括以下步骤：/n(1)将第1帧图像分割成M×N的方格区域，并提取整张图像的FAST角点，确定存在角点的方格区域为第3帧图像的感兴趣区域；/n(2)统计第1帧图像中所有第3帧图像的感兴趣区域的角点数目，选择角点数目最多的三个所述第3帧图像的感兴趣区域作为三角匹配的三个模板区域，对第1帧图像和第2帧图像进行三角匹配，得到第1帧图像和第2帧图像的位移关系；/n根据第1帧图像和第2帧图像的位移关系，更新第2帧图像中的三个模板区域，取i＝3，进入步骤(3)；/n(3)基于第i-1帧图像中的三个模板区域...

【技术特征摘要】
1.一种局部帧差和多帧融合的地面动目标检测与跟踪方法，其特征在于，设对某一固定视场持续采集图像，该方法包括以下步骤：
(1)将第1帧图像分割成M×N的方格区域，并提取整张图像的FAST角点，确定存在角点的方格区域为第3帧图像的感兴趣区域；
(2)统计第1帧图像中所有第3帧图像的感兴趣区域的角点数目，选择角点数目最多的三个所述第3帧图像的感兴趣区域作为三角匹配的三个模板区域，对第1帧图像和第2帧图像进行三角匹配，得到第1帧图像和第2帧图像的位移关系；
根据第1帧图像和第2帧图像的位移关系，更新第2帧图像中的三个模板区域，取i＝3，进入步骤(3)；
(3)基于第i-1帧图像中的三个模板区域，对第i帧图像和第i-1帧图像进行三角匹配，获得第i帧图像和第i-1帧图像的位移关系，进而获得第i帧图像和第i-2帧图像的位移关系；
根据第i帧图像和第i-1帧图像的位移关系，更新第i帧图像中的模板区域；
(4)若i＝3，根据第1帧图像和第2帧图像的位移关系、第2帧图像和第3帧图像的位移关系，矫正第3帧图像的感兴趣区域；若i≥4，根据第i帧图像和第i-1帧图像的位移关系，矫正第i帧图像的感兴趣区域；
(5)在矫正后的第i帧图像中的感兴趣区域内提取FAST角点，并分别以每一个FAST角点为中心，构建设定边长的正方形候选区；根据第i帧图像和第i-2帧图像的位移关系，获得第i帧图像中所有候选区在第i-2帧图像中的对应区域，并计算第i帧图像中每个候选区与其在第i-2帧图像中的对应区域的结构相似性；
(6)在第i帧图像中，筛选结构相似性小于预设的第一阈值的候选区且取并，合成若干个较大区域，作为下一帧图像的感兴趣区域；筛选结构相似性小于预设的第二阈值的候选区且取并，合成若干个较大区域，作为当前帧的目标检测区域；筛选结构相似性大于等于预设的第一阈值的候选区，直接判定为背景区域滤除；
(7)对步骤(6)获得的第i帧图像的所有目标检测区域进行局部图像帧差，提取第i帧图像中的动目标的外接矩形作为局部图像帧差结果；
(8)融合第i帧图像的局部图像帧差结果与第i-1帧图像中的疑似目标结果，获得第i帧图像的疑似目标结果。
(9)取i＝i+1，重复执行步骤(3)-(8)，直到达到预设的最大检测帧数，确定视场中所有动目标；
(10)采用FDSST稳定跟踪动目标，如果动目标尺度小于设定的尺寸，则采用多级滤波在动目标局部区域进行重检，确保能稳定跟踪目标。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，所述第i-1帧图像中的三个模板区域表示为：
Aj(i-1)＝(xj(i-1),yj(i-1),M,N),j＝1,2,3
其中，Aj(i-1)代表第i-1帧图像第j个模板区域，xj(i-1),yj(i-1)分别代表该模板区域的左上顶点的x轴和y轴坐标。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三角匹配的方法为：
保持第i-1帧图像的三个模板区域位置关系不变，在第i帧图像中设定范围内进行模板匹配，取位置误差绝对值最小时的水平和垂直方向上的位移作为第i帧图像和第i-1帧图像的位移关系。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，第i帧图像和第i-1帧图像的位移关系的计算公式为：



式中，Pi(x,y)代表第i帧图像在坐标(x,y)处的灰度值，Δx(i-1),Δy(i-1)分别为第i帧图像相对第i-1帧图像在水平和垂直方向上的位移。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第i帧图像中的模板区域的更新公式为：



式中，xj(i)为第i帧图像中第j个模板区域的x轴坐标，yj(i)为第i帧图像中第j个模板区域的y轴坐标，xj(i-1)第i-1帧图像中第j个模板区域的x轴坐标，yj(i-1)为第i-1帧图像中第j个模板区域的y轴坐标，Δx(i-1),Δy(i-1)分别为第i帧图像相对第i-1帧图像在水平和垂直方向上的位移。


6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(4)中，矫正第3帧图像的感兴趣区域的公式为：



式中，xn'(3)为矫正后的第3帧图像的感兴趣区域的左上顶点的x轴坐标，yn'(3)为矫正后的第3帧图像的感兴趣...

【专利技术属性】
技术研发人员：张天序，徐海，许磊，苏轩，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42