[发明专利]一种基于有效目标判断的无人机机动目标检测方法

摘要

本发明属于图像和视频处理领域，具体涉及一种基于有效目标判断的无人机机动目标检测方法。所述目标检测方法包括以下步骤：A）将上一帧图像与当前帧图像进行配准；B）将配准结果与当前帧图像进行差分和边缘抑制；C）对差分图像进行形态学处理，连通目标区域并去除噪点影响；D）在差分图像上检测目标区域，并对目标区域进行有效判断，提取出实际运动目标区域；E）在原始图像中框选出有效运动目标并显示检测图像。本发明的有益效果为：1）检测率高，误检率低，受运动平台姿态变化以及外界干扰的影响小；2）各个步骤运算量较低，方法实时性强。

主权项

1.一种基于有效目标判断的无人机机动目标检测方法，其特征在于，所述目标检测方法应用基于BING特征的SVM分类器进行目标有效判断；所述目标检测方法包括以下步骤：A)将上一帧图像与当前帧图像进行配准；B)将配准结果与当前帧图像进行差分和边缘抑制；C)对差分图像进行形态学处理，连通目标区域并去除噪点影响；D)在步骤C)处理后的差分图像上检测目标区域，并对目标区域进行有效判断，提取出实际运动目标区域；E)在原始图像中框选出有效运动目标并显示检测图像；所述步骤D)对目标区域进行有效判断具体包括如下步骤：(1)截取已有无人机实拍视频中的运动目标图像作为训练正样本，随机获得其他图像作为训练负样本，经过测试，正样本数量为400‑600，负样本数量为800‑1200；(2)分别提取所有正负样本图像的BING特征，具体实现方式为：对于输入图像si，计算si的梯度图像gi，对梯度图像gi进行尺度变化，获得尺度为gx*gx的梯度图像giB，所述gx取值为8；对giB中所有像素点的像素值进行归一化处理获得BING特征图像，所述归一化的阈值gt取为100；(3)采用SVM对正负样本图像对应的BING特征图像进行训练，获得基于BING特征的目标有效性判断模板w；(4)按照步骤(2)中的方法分别提取图像fi中所有疑似目标区域的BING特征图像fiB{j}，对判断模板w和fiB{j}分别进行“与运算”，并统计运算结果中非零点的数量i2，若i2＞t则认为该区域为有效运动目标区域，若i2＜t则认为该区域为无效运动目标区域，其中t为调节目标判断严格程度的参数。