衛(wèi)星視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法
本文選題:衛(wèi)星視頻 + 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)監(jiān)測(cè); 參考:《液晶與顯示》2017年02期
【摘要】:為了實(shí)現(xiàn)對(duì)衛(wèi)星視頻圖像序列的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,提出了一種背景建模與添加實(shí)際條件約束相結(jié)合的衛(wèi)星視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。首先,針對(duì)衛(wèi)星視頻圖像序列的背景建立背景模型。然后,把接下來(lái)各幀圖像同該模型相比較,進(jìn)行減法運(yùn)算,所得偏差為運(yùn)動(dòng)區(qū)域。最后添加滿(mǎn)足衛(wèi)星實(shí)際情況的約束條件,根據(jù)衛(wèi)星視頻的分辨率估算出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)合理的像元尺寸,從而濾掉噪聲。將本算法在PC端進(jìn)行實(shí)現(xiàn),并與三幀差法和背景建模法的檢測(cè)準(zhǔn)確度進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本算法對(duì)衛(wèi)星視頻圖像序列運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確度可達(dá)83.6%,三幀差法檢測(cè)準(zhǔn)確度為6.1%,背景建模法檢測(cè)準(zhǔn)確度為21.0%。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,本文算法可以比較準(zhǔn)確地對(duì)衛(wèi)星視頻圖像序列進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。
[Abstract]:In order to track the moving targets of satellite video sequences, a moving target detection algorithm based on background modeling and practical condition constraints is proposed. Firstly, the background model of satellite video sequence is established. Then, the next frame images are compared with the model, and the subtraction operation is carried out, and the deviation is the moving region. Finally, the reasonable pixel size of the moving object is estimated according to the resolution of the satellite video, and the noise is filtered by adding the constraint conditions that satisfy the actual situation of the satellite. The algorithm is implemented on PC and compared with three frame difference method and background modeling method. The experimental results show that the accuracy of the algorithm is 83.6for moving target detection of satellite video sequences, 6.1 for the three-frame difference method and 21.0 for the background modeling method. It can be seen from the experimental results that the proposed algorithm can detect the moving targets of satellite video sequences more accurately.
【作者單位】: 中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);長(zhǎng)光衛(wèi)星技術(shù)有限公司;
【基金】:國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(No.2016YFB0502602)~~
【分類(lèi)號(hào)】:TP391.41
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1914136
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