一种低照度环境下对地监控的运动目标检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种低照度环境下对地监控的运动目标检测方法，属于数字图像处理领域；首先，采用稀疏表示理论中字典学习的方法求得字典；然后，采用正交匹配追踪方法求得所监控场景的背景图像和当前帧图像的稀疏系数；最后，根据稀疏系数的分布不同判断运动目标区域。本发明的方法对于低照度引起的大噪声有很好的鲁棒性，保证了对地监控视频在低照度环境下对运动目标检测的准确性和适应性。
【专利说明】—种低照度环境下对地监控的运动目标检测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及数字图像处理领域，特别是一种针对低照度条件下，处理高空对地监控采集的大噪声图像中的运动目标检测方法。
【背景技术】
[0002]高空对地监控已经广泛应用在民用和军用领域，在对地搜救、军事侦查与预警中发挥着越来越重要的作用。其需要具备持久和高精确度侦察、监视能力，以及对特定目标的自动识别、跟踪和快速定位能力。各国现有的主流对地监控侦察机和无人机，如美国的“全球鹰”、“捕食者”，英国的“雷电之神”、以色列的“苍鹭”等均有装载光电、红外传感器，合成孔径雷达(SAR)作为最主要的情报、监视、和侦察手段。SAR图像利用物体对雷达波的反射特性成像，具有全天候、全天时的工作特点，然而其影像分辨率相对较低，成像过程也损失了较多的信息；红外传感器能够可以取得夜间的图像情报，由于其热成像原理，易受到侦察机高速飞行时部件热扩散的影响，导致成像模糊；基于可见光的光电传感器具有成像画面直观，图像情报解像度高的特点，对目标检测、识别、跟踪等方面具有很好的优势。但是，这类传感器极易受到照度的影响。在极低照度环境下，CM0S/CCD摄像机由于其成像原理，所拍摄的图像/视频含有大量的噪声，这会给运动目标检测以及后续的目标识别、跟踪等处理带来极大地影响。针对低照度环境下的运动目标检测，有些学者提出先去噪再检测的方法。然而，即便是现有最先进和高效的去噪算法，在去噪的过程中也会损失大量的图像细节，其残留噪声也会影响传统运动目标检测算法的有效性。
【发明内容】
[0003]本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种低照度环境下对地监控的运动目标检测方法，保证在低照度环境下对面运动物体检测的鲁棒性和有效性。
[0004]为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是:一种低照度环境下对地监控的运动目标检测方法，包括如下步骤:
[0005]I)从任意的对地监控视频中选取M帧图像，将所述M帧图像分为N个包含了√nx√n个像素的图像块；将所有的图像块矢量:化后，得到字典的训练样本
【权利要求】
1.一种低照度环境下对地监控的运动目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤: 1)从任意的对地监控视频中选取M帧图像,将所述M帧图像分为N个包含了个像素的图像块；将所有的图像块矢量化后，得到字典的训练样本 = 二 ； 2)从训练样本Y中随机选取k个向量作为初始字典Dtle □ nXk ； 3)令算法循环次数J=I； 4)采用正交匹配追踪方法求得Ii的稀疏系数α,，使得对于任意的i=l，2，…N，都满足如下约束:
2.根据权利要求1所述的低照度环境下对地监控的运动目标检测方法，其特征在于，所述步骤I)中M帧图像中的M=50~100。
3.根据权利要求1或2所述的低照度环境下对地监控的运动目标检测方法，其特征在于，步骤7)中的算法循环次数J预设为5~10次。
4.根据权利要求1或2所述的低照度环境下对地监控的运动目标检测方法，其特征在于，步骤4)中正则 化参数λ的值为15。
【文档编号】G06T7/20GK103870847SQ201410074755
【公开日】2014年6月18日 申请日期:2014年3月3日 优先权日:2014年3月3日
【发明者】刘煜, 张茂军, 王炜, 徐玮, 张政, 肖华欣 申请人:中国人民解放军国防科学技术大学