[发明专利]基于红外图像的运动成像平台运动目标检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于红外图像的动平台运动目标检测方法，属于计算机视觉领域；该方法提取红外序列图像的SURF特征点，对特征点进行匹配，计算仿射矩阵，获得配准图像；之后采用线性回归修正配准图像的像素灰度值，进行帧间差分，获得可疑运动目标二值图像；再进行形态学滤波；最后对可疑目标边缘像素利用区域梯度统计直方图校正，获得当前帧检测结果图；本发明还实现了一种基于红外图像的动平台运动目标检测系统；本发明技术方案法在运动成像平台下的红外序列图像运动目标检测中具有很好的实时性和鲁棒性，适用于存在非均匀性亮度变化的红外运动序列图像。

主权项

1.一种基于红外图像的运动成像平台运动目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)对当前帧、当前帧前第K帧和当前帧前第2K帧红外图像构造尺度空间，采用非极大值抑制确定特征点；构造SURF特征点描述子并保存；(2)使用SURF特征点和单应性变化模型对运动图像序列帧间进行配准，从而补偿因为运动成像平台成像造成的帧间背景的平移、旋转和缩放量；以当前帧为基准帧，与其前第K帧图像和前第2K帧图像进行SURF特征点匹配，计算仿射矩阵，获得前第K帧图像和前第2K帧图像的仿射变换图像；(3)分别以前第K帧仿射变换图像和前第2K帧仿射变换图像为参考帧，对当前帧和参考帧进行随机采样N个点，采用最小化χ²(a,b)线性回归方法进行拟合：其中，y_i和x_i分别是当前帧和参考帧图像灰度值，a是截距，b是斜率；通过拟合函数对参考帧所有像素的灰度值进行修正，获得前第K帧修正图像和前第2K帧修正图像；通过利用线性回归对当前帧和配准帧进行随机采样得到的相同位置的灰度值点对进行拟合，获得线性关系参数截距a和斜率b；(4)当前帧分别与前第K帧修正图像和前第2K帧修正图像相减，获得差分图像1和差分图像2；取作为二值化阈值，其中，c是常数项，分别对差分图像1和差分图像2进行二值化，大于二值化阈值的像素标记为可疑目标；对二值化后的差分图像1和差分图像2取交集，获得可疑运动目标二值图像；(5)对可疑运动目标二值图像进行形态学膨胀操作，再进行形态学腐蚀操作，根据目标大小选择滤波模板；(6)以滤波后可疑运动目标二值图像的边缘像素点为中心划分一个区域，利用当前帧和前第2K帧修正图像内相应区域内像素点的区域梯度统计直方图进行校正，获得运动目标二值图像。