[发明专利]基于感兴趣区域分层的无人机图像运动目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于感兴趣区域分层的无人机图像运动目标检测方法，属于遥感图像处理技术领域。本发明首先将感兴趣区域分为图像背景层、图像过渡层和图像目标层三层，然后在图像背景层基于遥测参数进行全局运动估计；在图像过渡层基于图像压缩矢量进行局部运动估计；在图像目标层，基于仿射不变特征进行运动目标检测。本发明把感兴趣区域分层的思路引入到图像目标检测中，从图像的背景层、过渡层、目标层逐渐精确的进行目标检测，能够保证目标检测的正确率和精度；充分挖掘了机载传感器现有信息的价值，将传感器信息与图像信息综合应用，既合理地扩大了目标检测有用信息，又有效地减低了目标检测时间消耗。

主权项

1.基于感兴趣区域分层的无人机图像运动目标检测方法，其特征在于：运动目标所在的感兴趣区域分为三层，包括：图像背景层、图像过渡层和图像目标层；图像目标层是指包含目标的图像子块及其相邻图像子块组成的目标区域；图像过渡层是指由图像目标层向外扩散一定范围而得到的不包含图像目标层的图像子块集合，是目标之前所在的区域和之后可能到达的区域；图像背景层是指在图像中远离目标层的所有图像子块的集合；在此基础上，所述的目标检测方法分为以下步骤：/n第一步：在图像背景层，基于遥测参数进行全局运动估计；/n首先，利用机载传感器参数对原始侦察图像进行全局运动估计；然后，利用图像子块间的相关理论对全局运动进行修正；/n(1)利用机载传感器参数对原始侦察图像进行全局运动估计，包括：/n从空速表、高度表、陀螺仪、摄像头云台控制系统上提取飞行参数和云台运动参数，组成多元集P：