[发明专利]基于视觉仿生的运动目标检测方法

摘要

本发明提出一种基于视觉仿生的运动目标检测方法。从人眼视觉系统生理结构出发，以序列图像中运动目标和背景之间的空时显著性差异特征为切入点。首先提取序列图像的空间频率等空间特征；以空间特征为据形成空间显著图。之后，对前后两帧空间显著图的各显著区进行配对，提取出各显著区的运动速度。然后，则在目标不变特征库的控制下，对各显著区内的空间特征和运动特征进行相互竞争、协调融合形成空时显著图。再后，提取空时显著区域内目标不变特征。最后，则采用证据理论对目标不变特征进行序贯假设验证，识别出运动目标。本发明提高了算法的实用性和稳健性，可广泛应用于各类军、民用系统，具有广阔的市场前景和应用价值。

主权项

1、一种基于视觉仿生的运动目标检测方法，其特征在于，所述检测方法包括如下步骤：1)采用DOG函数描述人眼视网膜和侧膝体上同心圆形感受野，提取图像空间频率特征I(r)，并且感受野的兴奋带宽σ_ex和抑制带宽σ_inh由像素梯度的最大值和最小值自适应选择；2)对已提取的图像空间频率特征归一化后，采用局部迭代法形成空间显著图S^s(r)，迭代的次数以空间显著图大多数位置的特征值收敛接近于零为原则，即空间显著图S^s(r)中特征值为零的像素数Zero(S^s(r))与其总像素数Sum(S^s(r))的比例小于较小的正常数C_min，Zero(Ss(r))Sum(Ss(r))<Cmin,]]>S^s(r)的初始值为图像空间频率特征I(r)，即S^s(r)＝I(r)；3)确定相邻两帧空间显著图中各空间显著区域的全局运动和各显著区的局部运动以及各显著区的相对运动V→relative=V→global-V→local]]>后，形成运动显著图S^t(r)；4)离线提取典型目标的固定特征，该特征包括：典型目标的轮廓、长宽比和旋转尺度平移不变矩，形成目标不变特征的数据库，简称目标不变特征库，在目标不变特征库的控制下，空间显著图S^s(r)和运动显著图S^t(r)相互竞争、协调融合形成空时显著图S(r)；5)提取空时显著图的各显著区域内物体：包括景物、目标的形状特征、亮度和不变矩，以及相对运动速度，并对目标诸不变特征进行序贯假设验证，识别出运动目标。