[发明专利]卫星视频中运动目标的检测与跟踪方法

说明书

本发明属于图像和视频处理技术领域，具体为卫星视频中运动目标的检测与跟踪方法。本发明方法包括：采用基于运动和局部杂波建模的检测技术，对在卫星视频中城市里的运动目标‑‑车辆进行检测；采用基于区域增长与多线索的鉴别技术，对检测到的运动目标进行鉴别；采用基于卡尔曼滤波器的目标跟踪技术，以及将检测到的多个车辆目标与正在跟踪的多条轨迹进行关联，进一步对地面运动目标进行跟踪。本发明实用性强，并可用于交通监测、城市监控、军事监测等领域，应用前景广阔。

发明领域

本发明属于图像处理和视频处理技术领域，具体涉及一种专门针对卫星视频中运动目标的检测与跟踪方法。

背景技术

地球观测(EO)具有广阔的视野，可以达到城市大小的观测范围，是当前研究的热点和未来的研究趋势。它在城市交通系统，海上监视，空中间谍和战场监视等民用和军事领域发挥着至关重要的作用。目前许多观测技术包括光学卫星图像、星载合成孔径雷达和航空领域影像已经逐步发展并具有重要意义。光学卫星图像和星载SAR都可以观察到高分辨率的广阔视野。但光学卫星图像和SAR图像是静态图片，不能观察物体的动态变化，限制了其应用范围。

随着无人机(UAV)发展，可以使用的航空影像也越来越多。然而航拍影像因为平台不稳定性波动的影响从而必须依赖复杂的稳定处理。为了目标跟踪，需要实现图像配准来将相机运动与目标运动分开。航拍的高度有限，并且根据新的民用航空法规，无人机的适用范围被压缩，使得航拍获取的视频范围大大减小。

卫星视频是一种先进的监测技术，它利用光学传感器在运动的卫星平台上获取连续的图像。与无人机的航拍影像相比，除了更广阔的视野外，由于卫星运动的稳定性使得卫星视频比起航拍视频更加稳定。卫星视频的另一个优势就是它可以通过自身的飞行始终将镜头对准感兴趣区域(ROI)。

发明内容

本发明的目的在于提供一种专门针对卫星成像视频(以下简称“卫星视频”)中的运动目标的检测和跟踪方法。

本发明是首个专门针对卫星视频处理的算法，可以自动实现对卫星视频中车辆目标的检测和跟踪。其中，本发明提出了新的运动目标检测算法，新的虚警目标剔除算法。

本发明提出的卫星视频中运动目标的检测与跟踪方法，这里的运动目标主要针对车辆，具体步骤如下：

(1)采用基于运动和局部杂波建模的检测技术，对在卫星视频中城市里的运动目标--车辆进行检测；

(2)采用基于区域增长与多线索的鉴别技术，对检测到的运动目标进行鉴别；

(3)采用基于卡尔曼滤波器的多目标跟踪技术，以及将检测到的多个车辆目标状态与正在跟踪的多条轨迹进行关联,进一步对地面运动目标进行跟踪；这里，目标是指任意帧中检测到的车辆，目标状态是其位置、速度和加速度在组成的6维状态向量，轨迹是指具有某一个车辆目标在一段连续时间的状态向量的集合，任意轨迹拥有一个整个视频唯一的编号。

步骤(1)中，所述的基于运动和局部杂波建模的检测技术，是假设原始图像为图像信号和噪声信号的和，所以帧间差分图像(两帧图像相减后取绝对值得到的图像)表示噪声信号，差分图像中的异常像素表示车辆目标可能存在的位置，选择指数分布拟合噪声杂波分布，计算二值化阈值，实现对帧间差分图像的二值化，二值图像中的前景表示车辆目标，二值图像中的背景表示图像背景区域，利用连续两幅二值图像的交集确定目标的当前位置。

步骤(2)中，所述的基于区域增长与多线索的鉴别技术，是重构运动目标的几何形状，利用多种形态学线索，鉴别运动目标与虚警目标。

步骤(3)中，所述的基于卡尔曼滤波器的目标跟踪技术，是利用线性模型描述车辆运动，结合观测值和预测值，估计运动目标的当前状态，并更新系统状态。