[发明专利]一种遥感视频卫星运动车辆目标感兴趣区域自动提取方法

摘要

本发明是一种遥感视频卫星中运动车辆目标感兴趣区域自动提取方法，首先用检测速度较快的帧间差分法对一段视频卫星数据进行快速初检测；其次使用最大类间方差法(OTSU方法)将每幅差分图像自动分为前景车辆和背景两类，并生成二值图像；进而对每幅二值图像采用形态学处理消除小的孤立点或者洞对车辆目标整体性的影响，并将所有二值检测结果叠加到一起形成该段视频内运动目标总的感兴趣区域；最后对总感兴趣区域图进行连通域分析得到连通域的面积、长宽比，通过对连通区域的长宽比和面积设置限定条件，最终得到运动车辆目标的感兴趣区域。

主权项

1.一种遥感视频卫星中运动车辆目标感兴趣区域自动提取方法，其步骤为：第一步:基于帧间差分方法实现一段卫星视频数据中每帧图像中运动目标的初检测从视频数据的第二帧开始，将当前帧与前一帧图像分别做差值运算，求得图像对应位置像素值差的绝对值，得到帧间差分结果；第二步:采用OTSU算法将每幅差分图像实现前景车辆和背景的二分类，并生成二值化图像，具体步骤如下：(1)对于帧间差分图像I(x,y)，图像大小为M*N，前景运动车辆和背景的分割阈值记作T，图像中像素的灰度值大于阈值T的像素个数记作N0，像素灰度小于等于阈值T的像素个数记作N1，则属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为W0，W0＝N0/(M*N)，平均灰度值记作U0；属于背景的像素点数占整幅图像的比例记为W1，W1＝N1/(M*N)，平均灰度值记作U1；图像总的平均灰度记为U；(2)图像的类间方差记为V，V＝W0(U0-U)2+W1(U1-U)2；(3)对所有灰度级进行遍历，在遍历过程中将当前灰度级的灰度值赋值给阈值Ti，计算将当前阈值Ti下图像分成两类的类间方差Vi，并返回最大类间方差Vmax对应的阈值Tmax；(4)用阈值Tmax对帧间差分图像进行二值化，得到前景运动车辆与背景的二值化图像，前景赋值为1，背景为0；第三步:对每幅二值图像采用形态学处理消除小的孤立点或者洞对车辆目标整体性的影响，并将所有二值检测结果叠加到一起形成该段视频内运动目标总的感兴趣区域(1)对每幅二值图像进行形态开运算，消除小的孤立的点，结构元素采用3*3圆形模板结构；(2)对开运算处理后的二值图像进行形态学闭运算，去除小洞对车辆目标整体性的影响，结构元素采用3*3圆形模板结构；(3)对形态学处理后的所有帧间差分检测结果进行叠加，形成运动车辆目标总的感兴趣区域初始图；第四步:对总感兴趣区域初始图进行连通域分析并优选，得到运动车辆目标最终的感兴趣区域(1)对总的感兴趣区域图进行连通域分析，并统计每个连通域的面积、长宽比；(2)设定长宽比和面积的筛选条件，长宽比阈值设定为2，面积阈值设定为5000个像素，保留长宽比大于2同时面积大于5000个像素的区域，得到运动车辆目标的最终感兴趣区域。