[发明专利]一种海天背景下的运动目标检测方法

权利要求书

1.一种海天背景下的运动目标检测方法，其特征在于，包括：

采集连续帧的海天背景下的视场图像；

对获取每一帧的海天背景下的视场图像进行能见度分级，选择能见度分级满足运动目标检测的连续帧的视场图像进行后续的运动目标检测；

对于能见度分级满足运动目标检测的连续帧的视场图像，提取连续帧信息；将前后帧图像进行包括差分运算和质心搜索在内的处理后，在每一帧的视场图像中确定出候选目标区域，根据候选目标区域中灰度特征变化和视场图像的总体平均灰度之间的关系进行运动目标的检测。

2.根据权利要求1所述的运动目标检测方法，其特征在于，对于能见度满足运动目标检测的连续帧的视场图像的运动目标检测包括：

提取连续帧信息，将前后帧图像进行差分运算提取二值图像；

对二值图像进行滤波，用于消除海面及天气影响；

通过质心搜索在二值图像中确定出候选目标区域；

在视场图像的候选目标区域中获取图像的灰度特征变化值；

当图像的灰度特征变化值大于视场图像总体平均灰度时，判断候选目标区域内包括运动目标。

3.根据权利要求1所述的运动目标检测方法，其特征在于，对于能见度满足运动目标检测的连续帧的视场图像的运动目标检测包括：

提取连续帧信息，在前后帧图像中的海天线上，靠近海天线附近建立目标搜索区域进行图像截取；

将前后帧图像截取的目标搜索区域进行差分运算提取二值图像；

对二值图像进行滤波，用于消除海面及天气影响；

通过质心搜索在二值图像中确定出候选目标区域；

在视场图像的候选目标区域中获取图像的灰度特征变化值；

当图像的灰度特征变化值大于视场图像总体平均灰度时，判断候选目标区域内包括运动目标。

4.根据权利要求1-3任一项所述的运动目标检测方法，其特征在于，对获取每一帧的海天背景下的视场图像进行能见度分级，选择能见度分级满足运动目标检测的连续帧的视场图像进行后续的运动目标检测；包括：

对输入的视场图像进行包括降分辨率、目标梯度特征提取和梯度归一化在内的预处理；

根据所述梯度归一化的结果提取图像中的边缘点；

根据所述边缘点的点数及长度信息，判断能否提取图像中的海天线；

对于能够提取海天线的连续帧的视场图像，根据最大梯度的大小对图像的能见度进行分级；

选择能见度分级满足运动目标检测的连续帧的视场图像进行后续的运动目标检测。

5.根据权利要求4所述的运动目标检测方法，其特征在于，

所述预处理包括：

对输入的视场图像进行降分辨率处理，得到降分辨率图像；并将降分辨率图像中灰度均值小于灰度阈值的图像的能见度分级为较差级别；

对灰度均值不小于灰度阈值的降分辨率图像进行自适应的高斯滤波计算出包括图像的水平、垂直梯度和最大梯度在内的图像的目标梯度特征集；

将最大梯度值小于第一梯度阈值的图像的能见度分级为较差级别；

将最大梯度值不小于第一梯度阈值的图像，根据梯度归一化操作，得到梯度归一化结果。

6.根据权利要求4所述的运动目标检测方法，其特征在于，通过自适应高斯滤波计算图像水平和垂直梯度；

高斯滤波器的大小为n*n的矩阵，结合canny算子的sigma参数得到高斯滤波器为：dgau2D＝-x·*exp(-(x·*x+x^T·*x^T)/(2*canny_sigma))/(2*π*canny_sigma²)；

水平梯度集和垂直梯度集dx和dy为：

图像梯度的中间值为：value＝sqrt(dx.*dx+dy.*dy)；

最大梯度为：max_grad＝max(value)；

I为降分辨率后的图像像素矩阵。