[发明专利]一种高效的卫星图像自纠正多目标跟踪方法

权利要求书

1.一种高效的卫星图像自纠正多目标跟踪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)输入卫星图像，对输入卫星图像的视频或图像序列进行预处理，具体是：

(1.1)载入视频或图像序列，并将每一帧的图像转变成为灰度图像；

(1.2)利用空间滤波的方法处理视频或图像序列；

(2)利用多帧背景运动估计方法进行处理实现前景和背景的分离；

(3)前景图像中进行多空间目标的亚像素质心定位；

所述步骤(3)具体为：

(3.1)以不同倍率对每一幅前景图像作降采样处理得到两列尺度范围交叉的图像金字塔：第一列图像金字塔c_i是由前景图像通过连续的两倍图像尺寸降采样得到的；第二列图像金字塔d_i是由前景图像先通过第一次1.5倍降采样图像尺寸降采样、然后再以连续的两倍图像尺寸降采样得到的；然后将两列图像金字塔的尺度范围交叉按照图像尺度从大到小排序组成一列不同图像尺度的前景图像序列；

(3.2)舍弃尺度范围交叉排列的图像金字塔最底层的图像，即舍弃原始图像尺寸的原图，对剩余的不同图像尺度的前景图像作点检测，得到每个图像尺度的前景图像上的特征点位置和特征点分数：

(3.2.1)在每一当前图像尺度图像上，对所有的像素点都计算像素点的权值，像素点的权值score计算为：

其中，p₀是当前像素点的像素值，p_8-neigh是当前像素点周围3*3邻域的像素点的像素值，p_16-neigh是当前像素点周围5*5邻域内的像素点的像素值，α是拉格朗日乘子；

(3.2.2)在计算获得所有像素点的权值后，做非极大值抑制处理，只保留八邻域内权值最大的像素点作为特征点；

(3.2.3)前景图像序列中针对每一图像尺度的前景图像的特征点，找到与该前景图像尺度上下相邻的两个图像尺度的前景图像中和特征点位置对应相同的像素点的权值，并作以下判断：

若上下相邻的两个图像尺度的前景图像中的两个像素点的权值小于当前前景图像的特征点的权值，则这三个点的位置和权值均保留，并组成特征组；否则不保留不处理；

(3.3)通过权值和对应对数采样倍率计算二次曲线，得权值最大的图像尺度下特征点的亚像素坐标：

根据特征组中三个点的权值以降采样时采样倍率的对数进行拟合获得二次曲线，通过二次曲线得到曲线上权值最大处对应对数的采样倍率k，采样倍率k对应的前景图像为插入图像，在与插入图像上下相邻的两个图像尺度之间通过以下公式计算，得到插入图像中与特征组中特征点位置对应相同的坐标作为特征点的亚像素坐标：

其中，(x_k，y_k)是特征点的亚像素坐标，是插入图像上相邻的图像尺度的图像中特征点位置对应的图像坐标，是插入图像下相邻的图像尺度的图像中特征点位置对应的图像坐标，i是降采样层的序号，k是特征点权值最大时对应的对数降采样倍率；

(4)综合利用多帧之间的互相关信息实现前后帧的目标匹配跟踪。

2.根据权利要求1所述的一种高效的卫星图像自纠正多目标跟踪方法，其特征在于：所述的视频或图像序列为通过人造卫星拍摄的以人造天体或者快速运动的小行星作为空间目标进行运动的视频或图像序列。

3.根据权利要求1所述的一种高效的卫星图像自纠正多目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤(1.2)具体为：

(1.2.1)利用空间滤波的方法处理视频或图像序列步骤的具体方法：

先采用矩孔滤波器对每一帧图像进行均值滤波，具体对于每一个像素点，构建第一滤波窗口，采取如下公式窗口滑动计算更新像素点的像素值，获得第一滤波后图像：

其中，I(x，y)是原始卫星图像，I_n(x，y)是第一滤波后图像，n是第一滤波窗口的边长；

(1.2.2)接着对于每一个像素点，构建第二滤波窗口，窗口滑动进行噪声系数ξ＝1的高斯平均滤波，采取如下公式计算更新像素点的像素值：

其中，I_n(x，y)是第一滤波后图像，I_ξ(x，y)表示第二滤波后图像，w是第二滤波窗口的边长，ξ表示噪声系数。