【技术实现步骤摘要】
一种通过转动红外探测器检测地面远距离运动目标的方法
本专利技术方法属于数字图像处理与模式识别领域,具体涉及一种通过转动红外探测器检测地面远距离运动目标的方法。
技术介绍
利用红外探测器实现运动目标检测是红外成像防御与红外成像制导等方面的关键技术,红外运动目标检测可实现对视场内运动目标的自动捕获,进而完成对运动目标的跟踪与识别。现有的红外运动目标检测系统中红外探测器一般是静止的,由于红外探测器分辨率较低,导致监视视场较小。因此有些学者提出采用转动红外探测器的方法扩大检测区域,从运动图像中检测运动目标。文献一(M.Heikkila,M.Pietikainen.Atexture-basedmethodformodelingthebackgroundanddetectingmovingobjects[J],IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence28(4)(2006)657–662.)提出了一种用背景建模的方法实现运动目标检测,该方法移植到转动红外探测器系统中时,由于视差的存在,其检测结果中干扰目标较多,虚警率高,无法获得较好的目标检测结果。文献二(刘皓挺,杨健群,徐凤刚.基于运动与区域信息的移动机器人目标检测[J].计算机工程,2007,33(21):205-206.)披露了一种运动红外探测器检测方法,其计算方法主要采用简单的匹配和帧差法,但该方法无法获得较高的探测率,同时对于存在视差的景物仍然会出现误检测。
技术实现思路
本专利技术提出一种通过转动红外探测器检测地面远距离运动目标的方法,该方法可 ...
【技术保护点】
一种通过转动红外探测器检测地面远距离运动目标的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:使用转动的红外探测器连续采集两帧图像,用二维傅里叶变换计算该两帧图像的粗匹配位移;根据粗匹配位移计算该两帧图像的重合区域并采用特征点算法对重合区域进行处理,获得该两帧图像之间的单应矩阵;步骤二:在红外探测器采集的图像中任意选取一帧图像作为参考图像,使用单应矩阵对红外探测器采集的每一帧图像进行变换获得变换后的图像;对变换后的图像进行混合高斯模型迭代,实现对运动目标的第一次检测;步骤三:根据运动目标的第一次检测结果,采用稀疏光流法分别提取背景的运动信息和目标的运动信息,并建立背景运动信息模型和目标运动信息模型;步骤四:计算背景运动信息模型和目标运动信息模型之间的差异度,区分真实目标与干扰目标;计算真实目标的位置关联性和运动相关性,将重叠的真实目标逐一分离。
【技术特征摘要】
1.一种通过转动红外探测器检测地面远距离运动目标的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:使用转动的红外探测器连续采集两帧图像,用二维傅里叶变换计算该两帧图像的粗匹配位移;根据粗匹配位移计算该两帧图像的重合区域并采用特征点算法对重合区域进行处理,获得该两帧图像之间的单应矩阵;步骤二:在红外探测器采集的图像中任意选取一帧图像作为参考图像,使用单应矩阵对红外探测器采集的每一帧图像进行变换获得变换后的图像;对变换后的图像进行混合高斯模型迭代,实现对运动目标的第一次检测;步骤三:根据运动目标的第一次检测结果,采用稀疏光流法分别提取背景的运动信息和目标的运动信息,并建立背景运动信息模型和目标运动信息模型;步骤四:计算背景运动信息模型和目标运动信息模型之间的差异度,区分真实目标与干扰目标;计算真实目标的位置关联性和运动相关性,将重叠的真实目标逐一分离。2.如权利要求1所述的通过转动红外探测器检测地面远距离运动目标的方法,其特征在于,步骤三中,所述提取背景的运动信息过程为:选取属于背景的特征点作为稀疏光流的兴趣点,计算背景稀疏光流的光流信息(ΔuB,ΔvB),然后如公式(1)所示计算背景的运动信息HB,HB={(xB,yB),(ΔuB,ΔvB),P|(xB,yB)∈ψB}(1)式(1)中,ψB表示图像的背景,(xB,yB)表示背景特征点坐标,P表示特征点属于背景ψB的权重,P的计算方法如公式(2)所示,式(2)中,ai为背景中以特征点为中心的M×M区域内像素值,P(ai|ψB)表示第i像素的条件概率,其中N=M×M;所述建立背景运动信息模型的方法为:如公式(3)所示使用混合高斯概率密度函数建立背景运动信息模型P(x),式(3)中,αj为第j个高斯分量的权重,Nj(x;uj,∑j)表示第j个高斯分布的概率密度函数,L表示高斯分量的个数,Nj(x;uj,∑j)的计算方式如公式(4)所示,式(4)中,x为输入变量,uj为第j个高斯分量的均值,∑j为第j个高斯分量的协方差;所述提取目标的运动信息过程为:将运动目标第一次检测结果中的连通域内的目标像素点作为稀疏光流的兴趣点,计算目标稀疏光流的光流信息(ΔuF,ΔvF),然后如公式(5)所示计算目标的运动信息HF,HF={(xF,yF),(ΔuF,ΔvF),R)|(xF,yF)∈ψF}(5)式(5)中,(xF,yF)表示目标像素点的坐标,R表示像素属于目标ψF的权重,R的计算方法如公式(6)所示,式(6)中,b为前景像素,N=M×M,(b1,b2,…bN)为M×M领域内的像素值,R(bi|...
【专利技术属性】
技术研发人员:顾国华,徐富元,陈海欣,刘恒建,钱惟贤,任侃,隋修宝,陈钱,路东明,
申请(专利权)人:南京理工大学,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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