[发明专利]融合亮度-时序特征的卫星视频动态车辆目标提取方法

权利要求书

1.一种融合亮度-时序特征的卫星视频动态车辆目标提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取高分辨率卫星视频数据；

S2、对步骤S1获取的视频数据的视频帧中包含车辆目标的亮度梯度特征进行提取和简化，包括以下分步骤：

S21、提取亮度梯度线：

将遥感视频卫星数据像元的亮度信息类比为地形的高程信息，建立数字亮度模型，并通过设定梯度值提取数字亮度模型的亮度梯度曲线；

S22、简化亮度梯度线：

根据步骤S21提取的数字亮度模型的亮度梯度曲线制作样本标签，统计样本中亮度梯度曲线的亮度梯度阈值和距离阈值，并应用到视频帧中，完成对视频帧亮度梯度曲线的简化；所述距离阈值为每条亮度梯度线能代表车辆目标的长度取值范围，距离表示亮度梯度曲线的本身长度；

S3、对步骤S2提取和简化后的特征进行亮度梯度变化率检测，包括以下分步骤：

S31、构建卷积窗口，并计算卷积核中心像元变化率，计算公式为：

其中，Δx和Δy分别表示主对角方向的变化幅度和副对角方向的变化幅度，cellsize表示视频帧的空间分辨率大小，ΔT表示卷积核中心像元的变化率，a-i分别表示中心像元八个方向所在像元的亮度值；

S32、利用卷积窗口对步骤S2提取的特征执行卷积操作，生成视频帧亮度变化率检测图像；

S4、采用多帧多尺度的Vibe算法对车辆目标的多级运动区域进行检测，具体包括以下步骤：

S41、以目标帧为中心，在其左和右分别加上设定帧数生成三个短时序视频，表示为[f-m*n，f+n]、[f-n，f+n]、[f-n，f+m*n]；

S42、将三个短时序视频分别执行Vibe算法生成相应的单级运动区，并将三个单级运动区联合，通过求交集得到多级运动区域图像；

S5、根据步骤S3的亮度梯度变化率检测结果和步骤S4的多级运动区域检测结果提取动态车辆目标，具体包括：

通过超参数分析获取图像分割的最优阈值，将步骤S3得到的亮度变化率检测图像按照最优阈值进行图像分割处理，然后将图像分割结果和所述步骤S4得到的多级运动区域图像执行联合求交集操作，并对求得的交集区域进行连通域处理和形态学操作，最终提取得到地表动态车辆目标。

2.根据权利要求1所述的融合亮度-时序特征的卫星视频动态车辆目标提取方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：

将简化后的亮度梯度曲线要素数据先转换为过渡的不规则三角网，再由该不规则三角网转换为栅格数据。