[发明专利]基于红外图像的运动成像平台运动目标检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于红外图像的动平台运动目标检测方法，属于计算机视觉领域；该方法提取红外序列图像的SURF特征点，对特征点进行匹配，计算仿射矩阵，获得配准图像；之后采用线性回归修正配准图像的像素灰度值，进行帧间差分，获得可疑运动目标二值图像；再进行形态学滤波；最后对可疑目标边缘像素利用区域梯度统计直方图校正，获得当前帧检测结果图；本发明还实现了一种基于红外图像的动平台运动目标检测系统；本发明技术方案法在运动成像平台下的红外序列图像运动目标检测中具有很好的实时性和鲁棒性，适用于存在非均匀性亮度变化的红外运动序列图像。

技术领域

本发明属于计算机视觉领域，更具体地，涉及一种基于红外图像的运动成像平台运动目标检测方法和系统。

背景技术

运动目标检测是从序列图像中提取出运动物体，是计算机视觉中目标识别、跟踪和行为分析等后续处理的基础。运动成像平台下的红外图像运动目标检测，由于成像平台和目标都在运动，增加了运动目标检测的难度。另外，红外成像存在非均匀性亮度变化问题，在运动成像平台下，相同位置对应像素在序列图像中表现的灰度强度存在较大差异。因此，“平台动、目标动、背景动”条件下的目标检测问题更加困难。

目前运动成像平台下的运动目标检测方法主要是在背景运动补偿下进行，通过背景运动参数和变换模型对连续帧进行配准，将运动成像平台成像转化成静平台成像。

赖作镁等提出了基于鲁棒背景运动补偿的动目标检测算法，该算法在进行运动补偿后的前一帧和当前帧之间做光流，用光流的大小判断前景和背景。由于光流法计算复杂，对噪声敏感，要求亮度恒常性，难以适应存在非均匀性亮度变化的红外图像。

张天序在其申请的专利“一种动平台地面运动目标检测方法”(专利申请号201110114555.5，公开号CN102184550B)中公开了一种基于SIFT特征快速配准、利用多尺度运动显著性检验和多帧差分进行运动成像平台地面运动目标检测的方法。此方法能很好的解决运动成像平台情况下的背景补偿问题，对场景中的光学变化和背景干扰有很好的鲁棒性。然而由于SIFT特征的复杂性以及多尺度运动显著性的检验需要花费比较多的时间，而且在配准存在偏差时，对检测结果影响较大。

运动补偿后帧间背景相对静止，用帧差法检测得到的帧间差异像素主要为待检测的运动目标。帧差法虽然运算简单，但是也容易受红外成像的非均匀性干扰，使得检测结果产生虚警。又由于运动补偿还存在误差，也会使得帧差法产生虚警。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于红外图像的运动成像平台运动目标检测方法及系统，其目的在于利用红外图像的SURF特征点对运动图像序列帧间进行配准，采用线性回归对红外图像灰度值进行修正，最后采用区域梯度直方图校正，由此抑制了红外成像的非均匀性问题，提高了本发明方法估测可疑运动目标的准确性，减少了对配准精度的要求，提高对配准的鲁棒性，又由于只对边缘像素点进行区域梯度直方图统计，极大的减少了计算量。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于红外图像的运动成像平台运动目标检测方法，该方法包括以下步骤：

(1)对当前帧红外图像构造尺度空间，采用非极大值抑制确定特征点；构造SURF特征点描述子并保存；

(2)使用SURF特征点和单应性变化模型快速、准确地对运动图像序列帧间进行配准，从而补偿因为运动成像平台成像造成的帧间背景的平移、旋转和缩放量；以当前帧为基准帧，与其前第K帧图像和前第2K帧图像进行SURF特征点匹配，计算仿射矩阵，获得前第K帧图像和前第2K帧图像的仿射变换图像；

(3)经过步骤(2)对运动图像序列帧间配准后，获得的配准帧与当前帧之间背景是相对静止的，消除了由于成像平台运动引起的场景中背景的平移、旋转、缩放等变化，但由于红外成像的非均匀性，导致场景中背景帧间对应位置的像素灰度值存在差异，采用线性回归修正配准图像对应位置的像素灰度值；