[发明专利]基于视频卫星对地观测数据的关键帧提取方法和系统

说明书

本发明涉及一种基于视频卫星的对地观测数据的关键帧提取方法和系统，视频数据变化信息提取主要依托于对地观测视频数据中各连续帧之间的光流场，本申请中，通过设置预设条件以保证非连续两帧待分析图像对应的光流场的精度，保证能准确提取关键帧，即通过提取的关键帧能准确描述对地观测视频的全过程，普适性强，进而能提供实时地物变化信息，为灾害救援、环境实时监测等提供及时的数据支持以及决策支撑。

技术领域

本发明涉及关键帧提取技术领域，尤其涉及一种基于视频卫星对地观测数据的关键帧提取方法和系统。

背景技术

关键帧提取技术能够用较少的图像序列来表征全部视频内容，不仅可以减少信息冗余度，还能提高对视频数据的处理效率。因此，关键帧提取技术一直以来都是国内外研究的热点话题。

随着航空航天技术的发展，尤其是视频卫星的出现，对地观测的时间分辨率提升到了秒级，能将自然场景中地物微小的运动变化和累积的最终外观变化全部记录，在自然灾害应急响应、军事侦察、资源调查和污染监测等领域具有重要应用潜力。

视频卫星数据关键帧的提取直接制约着变化信息获取的高效性，对于灾害应急救援、空中异物目标入侵和环境实时监测研究是十分必要的，目前关键帧提取技术主要分为四种，具体地：

1)基于镜头边界的方法,：是依据镜头边界将完整的视频分成众多众多的镜头片段，然后分别在单独的视频镜头中选出一些能代表当前镜头信息的帧，比如镜头的第一帧，最后一帧或者是中间帧，作为关键帧；

2)基于视觉内容的方法：依据视频帧中颜色、形状、纹理等视觉特征的显著变化来选择关键帧，通过设定一定的阈值利用直方图平均，相似性测量等找到能够满足特定视觉特征的图像来描述视频的全过程；

3)基于运动分析的方法：是利用背景建模技术检测前景目标，对前景目标提取特征，计算其运动信息，依据该信息，按照一定策略进行关键帧的选择；

4)基于聚类的方法：采用聚类的方法将相似的视频帧分为一簇，然后将簇中的中心视频帧作为关键帧；

上述四种关键帧提取技术中，存在如下问题：

1)基于镜头的方法是最先发展起来的，这种方法实施起来很简单而且计算量很小，但是当视频内容变化大、场景复杂时，单纯选取镜头中的首尾两帧无法代表视频的全部，所以算法存在局限性；

2)基于图像信息的方法需要依据不同场景选择合适的特征提取方法进行特征选择，而且需要人工设定阈值来判断，上述两点的选择都会影响关键帧选择的不稳定性。

3)基于运动分析的方法鲁棒性较差，对于噪声和光照变化非常敏感，会产生相应大量的冗余关键帧，而且计算过程复杂，时间代价较大；

4)基于聚类的方法需要人工参与依据视频长度和内容事先设定聚类数目，数目的选取会直接影响视频关键帧选取的质量，而且聚类的方法没有考虑帧之间的变化顺序，因此该方法的普适性会受到限制；

也就是说，上述四种关键帧提取技术都存在各自的弊端，只能适用于针对某些拍摄场景和研究目的，因此不存在普适性极强的算法。尤其是对地观测场景，比如自然灾害，发生变化的地物类型较为丰富，而且呈现出多样的变化态势，因此如何在保证地物变化信息提取精度的前提下，快速准确提取视频关键帧是对地观测研究中面临的重大挑战。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供了一种基于视频卫星对地观测数据的关键帧提取方法和系统。

本发明的一种基于视频卫星对地观测数据的关键帧提取方法的技术方案如下：

S1、根据视频卫星所获取的对地观测数据得到连续多帧规格相同的待分析图像；