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卫星视频运动目标检测与追踪算法研究.rar

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    编号:20180915222317112    类型:共享资源    大小:10.74MB    格式:RAR    上传时间:2018-09-15
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    卫星 视频 运动 目标 检测 追踪 算法 研究
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    山 东 科 技 大 学本科毕业设计(论文)说明书题 目 卫星视频运动目标检测与追踪算法研究学 院 名 称 测绘科学与工程 专 业 班 级 遥感科学与技术 学 生 姓 名 赵严铭 学 号 201301180437 指 导 教 师 王仁礼 填表时间: 年 月 日山东科技大学本科毕业设计(论文)I摘要动态场景视频的运动目标检测与追踪算法研究是计算机视觉领域基础性且富有挑战性的课题之一,国内外学者一直在该领域进行着丰富和深入的研究。视频卫星是近年来出现的新型对地观测卫星,能对地面拍摄一定时长的视频影像,分辨率目前已可达亚米级。卫星视频运动目标检测与追踪算法的研究将在现代工业、空间技术和国防等领域有着广阔的应用前景,开展相关研究具有十分重要的理论价值和实践意义。本文首先叙述了国内外视频卫星的发展现状,分析了视频卫星的应用前景,然后重点介绍了帧差法中的相邻帧间差分法、连续三帧差法,以及光流法中的金字塔 LK 光流法和卡尔曼滤波算法等应用于普通视频的运动目标追踪的成熟算法。其中应用大津法进行二值图像分割,用数学形态学算法去除二值图像中目标存在的孔洞和毛刺。随后将这些算法应用到 Skysat-1 视频卫星的视频处理中,进行了单个运动目标的检测和追踪实验,用质心法确定目标在图像中的二维坐标位置,验证了这些动态目标检测算法针对卫星视频的鲁棒性和卡尔曼滤波在对目标位置预测上的可行性。最后根据算法特点和卫星视频数据量大的特点,提出一种基于卡尔曼滤波目标质心预测偏移值的背景补偿法,用于视频的局部图像动态提取以减少计算冗余,提高检测和追踪算法的速度和效率。关键词:视频卫星;目标检测;目标追踪山东科技大学本科毕业设计(论文)IIAbstractResearch on moving object detection and tracking algorithm for dynamic scene video is one of the basic and challenging topics in the field of computer vision. Domestic and foreign scholars have been studying rich and in-depth in this field. Video satellite is a new type of ground observation satellite in recent years. It can shoot a certain length of time on the ground video images, resolution is now up to sub-meter level. The research of satellite video moving target detection and tracking algorithm will have broad application prospects in modern industry, space technology and national defense, and it is of great theoretical and practical significance to carry out relevant research.This paper first describes the development status and parameters of video satellite at home and abroad, analyzes the application foreground of video satellite, and then introduces the adjacent frame difference method in frame difference method, continuous three frame difference method and optical flow method Pyramid LK optical flow method and Kalman filter algorithm used in ordinary video moving target tracking algorithm which has been very mature. Among them we used the Ozu method for binary image segmentation, and the mathematical morphology algorithm to remove the holes and burrs in the binary image. Then, the algorithm is applied to the video processing of Skysat-1 video satellite. The single motion target detection and tracking experiment is carried out. The two-dimensional coordinate position of the target in the image is determined by the centroid method. It is proved the robustness of these dynamic target detection algorithms for satellite video and the feasibility of Kalman filter for target position prediction. Finally, based on the characteristics of the algorithm and the large amount of satellite video data, a background compensation method based on Kalman filter target centroid 山东科技大学本科毕业设计(论文)IIIprediction offset is proposed, which is used to extract the local image of video to reduce the computational redundancy and improve the speed and efficiency of detection and tracking algorithm.Key words: video satellite, object detection, object tracking山东科技大学本科毕业设计(论文)IV目录第 1 章 绪论 .......................................................................11.1 研究的目的和意义 .......................................................................11.2 国内外研究现状 ...........................................................................21.3 本文的组织结构 ...........................................................................5第 2 章 国内外视频卫星发展现状 ...................................62.1 视频卫星的概念 ...........................................................................62.2 国内外视频卫星系统 ...................................................................72.3 视频卫星的用途和应用前景 .....................................................10第 3 章 运动目标检测与追踪算法综述 .........................113.1 引言 .............................................................................................113.2 大津法 .........................................................................................113.3 数学形态学 .................................................................................123.4 运动目标检测 .............................................................................153.5 滤波预测算法 .............................................................................233.6 质心法运动目标定位 .................................................................283.7 本章小结 .....................................................................................28第 4 章 卫星视频运动目标检测与追踪实验 .................294.1 相邻帧差法目标检测 .................................................................294.2 金字塔 LK 光流法目标检测 ......................................................324.3 卡尔曼滤波目标追踪 .................................................................354.4 本章小结 .....................................................................................38山东科技大学本科毕业设计(论文)V第 5 章 总结与展望 .........................................................40参考文献 ...............................................................................41致谢 .......................................................................................42附录 .......................................................................................45山东科技大学本科毕业设计(论文)1第 1 章 绪论1.1 研究的目的和意义计算机视觉是人工智能领域最热门的课题之一,它起源于人工智能的一个设想:让计算机能像人类一样进行视、听、说和思考,辅助人类对环境进行感知、理解和解释。因此,计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟,是一门研究如何让机器“看”的新兴学科,也是计算机科学与工程领域中一个极具挑战性的研究方向。随着社会信息化的发展,计算机视觉技术在军事、医疗、安防与视频监控、人机交互等领域的应用越来越广泛。视频中的运动目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域研究的核心课题之一,主要目的是模仿生理视觉系统的运动感知功能,通过对摄像头获得的图像序列进行分析,计算出运动目标在每一帧图像上的二维坐标位置,并根据不同的特征值,将图像序列中连续帧间的同一运动目标关联起来,得到每帧图像中目标的运动参数以及相邻帧图像间运动目标的对应关系,得到各个运动目标完整的运动轨迹,也即在连续的视频序列中建立运动目标的对应关系,简单来说,就是在下一帧图像中找到目标的确切位置,并反馈给跟踪系统进行跟踪,为视频序列分析和理解提供重要的依据和基础。在导弹制导、工业产品探测、智能交通、人机交互等领域具有非常重要的实用价值和广阔的发展前景;也是智能视频监控中最基础的两项关键技术,为后续的各种高级处理,如目标分类、行为分析及事件检测等提供依据。视频卫星是近年来出现的新型对地观测卫星。这种卫星与传统的遥感卫星最大区别在于能够对某一特定的区域进行连续不间断的观测,从而获得该区域高时间分辨率的动态信息。实现连续不间断观测的方山东科技大学本科毕业设计(论文)2式主要有两种,一是采用静止轨道卫星,利用卫星与地面相对静止的位置优势实现持续观测;二是采用具有新型面阵成像传感器和较高姿态敏捷能力的低轨卫星实现持续观测,并通过卫星组网达到实时全球覆盖。卫星视频动态目标追踪在军事制导、视觉导航、安全监控、智能交通以及气象分析等等方面有着广泛的应用和发展前景。如军事方面,可应用如导弹制导、装甲车、空间飞行体、航母等军事目标的定位追踪等。民用方面,智能交通系统中,进行车辆的实时检测和跟踪,可以实时监控车流量、车速、车流密度、交通事故、违章逃逸车辆等交通状况,用于实时的智能交通调度。随着视频卫星的发展,还将被应用于更多方面。1.2 国内外研究现状1.2.1 运动目标检测运动目标检测是指从视频序列中提取出表征运动目标的信息,为后面的图像分割、目标分类识别或匹配跟踪等环节做准备 [12]。根据目标与摄像机之间的关系可以将目标检测分为静态背景下运动目标检测和动态背景下运动目标检测。静态背景下运动目标检测指的是摄像机固定的情形,此时只有目标相对于摄像机的运动; 而在动态背景下运动目标检测中摄像机在整个监视过程中会发生移动(如平动、旋转或多自由度运动) ,这种情形下会产生目标与摄像机之间复杂的相对运动。静态背景下运动目标检测主要有:光流法、背景减除法和帧差法。基于光流法(Optical Flow)的运动目标检测利用了运动目标随时间变化的光流特性,从而有效地提取和跟踪运动目标。光流法的优点在于光流不仅携带了运动物体的运动信息,而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息,它能够在不知道场景的任何信息的情况下,检测出运山东科技大学本科毕业设计(论文)3动目标。然而,大多数的光流计算方法相当复杂,且抗噪性能差,若没有特别的硬件装置很难应用到序列视频的实时检测中。南昌航空大学的储珺提出了一种结合金字塔 LK 光流和 HS 光流的动态场景运动目标检测算法 [1],钱学森空间技术实验室的 Haichao Li 提出了一种结合光流法和视频视觉显著性的卫星视频图像匹配方法 [2]来进行动态目标检测,背景减除是目前运动对象检测中最常用的一种方法,它是利用当前图像与背景图像的差分图像来检测运动区域的一种技术。基于背景减除的检测首先要为场景建立一种表示,即所谓的背景模型,然后对每一帧新来的图像观测其与背景模型的偏离程度,并以此来决定每一个像素是属于前景还是背景。背景减除的原理很简单,根据实际情况确定阈值进行处理,所得结果直接反映了运动目标的位置、大小、形状等信息,能够得到比较精确的运动目标信息,但算法对光照变化、阴影、动态场景变化等都比较敏感。因此,背景建模是背景减除方法的技术关键。清华大学的刘亚提出一种基于改进自适应混合高斯模型为背景更新方法的运动目标检测与跟踪算法 [3],希腊遥感实验室的George Kopsiaftis 提出一种基于背景减除法用于车辆检测的方法 [4]。帧差法的基本思想是将相邻两帧图像做差分运算,将差值大于某一阈值的部分判为运动目标,其他部分判为背景。三帧差分法的优点是充分考虑了运动像素的时间相关性,融合了多帧图像的像素信息,可用于动态变化的场景,且该方法对运动检测比较灵敏,对随机噪声有很强的抑制作用,但也存在一定的缺陷,如检测到的运动目标会存在多检或者少检。北方民族大学的王静提出了一种利用大津法对连续三帧差分图进行分割来提取运动目标的方法 [5],东北大学的高玉潼提出了一种基于相似梯度的三帧差分法 [6]。还有一些其他基于运动目标特征的和基于模式识别的学习算法也被提出并用于动态目标追踪,例如河南大学常向魁提出了基于 SIFT 特山东科技大学本科毕业设计(论文)4征匹配的运动目标检测算法和基于综合直方图的运动目标算法 [7],印度安娜技术管理大学的 J.Ferfin Joe 提出一种使用即时学习算法增强卫星视频动态检测灵敏度的方法 [8]。1.2.2 目标追踪目标跟踪系统一般先进行目标检测,检测到目标后,跟踪的任务就是在后续视频序列中对目标进行实时跟踪。跟踪算法主要有卡尔曼滤波方法和粒子滤波方法。卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法 [13]。卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件。对于每个时刻的系统扰动和观测误差(即噪声),只要对它们的统计性质作某些适当的假定,通过对含有噪声的观测信号进行处理,就能在平均的意义上,求得误差为最小的真实信号的估计值。因此,自从卡尔曼滤波理论问世以来,在通信系统、电力系统、航空航天、环境污染控制、工业控制、雷达信号处理等许多部门都得到了应用,取得了许多成功应用的成果。北京交通大学的曲云腾研究了卡尔曼滤波在人体运动目标预测中的应用 [9],河南大学常向魁也使用了卡尔曼滤波作为目标跟踪算法 [7]并取得了比较满意的效果。粒子滤波就是指通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数,用样本均值代替积分运算,进而获得系统状态的最小方差估计的过程 [14]。粒子滤波技术在非线性、非高斯系统有很强的优越性。其最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近似系统的后验概率密度。粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域,它被应用在经济数据预测;在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物,空对空、空对地的被动式跟踪;在交通管制领域它被应
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