基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测

针对战机对地侦查视频图像中地面旋转运动背景下运动目标检测高虚警、低实时性的问题,提出了一种基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测算法。首先提取图像的特征点,在特征点处计算光流运动矢量,并通过光流矢量场估算背景运动矢量。根据战机飞行高度自适应计算目标像素尺寸,网格化分块待检测图像;然后将各个特征点光流矢量与背景运动矢量相比较,获得备选目标特征点。最后统计分块备选目标特征点密度,判断目标位置区域。对2组实验视频中央360像素×432像素区域进行目标检测实验,结果表明该算法能够准确地检测出地面运动目标,虚警率低。平均每帧检测耗时分别为29.460 ms和31.505 ms,满足战机对地运动目标检测的实时性。     

改进的基于模型匹配的快速目标识别

文中建立不同类型目标的模型匹配数据库;采用最小周长多边形构造目标主体轮廓的近似多边形,以简化目标主体轮廓减少算法处理的数据量;提取具有仿射不变性的多边形顶点个数、最长线段两侧顶点个数、同底三角形面积比向量特征不变量对待识别目标进行描述,应用3个特征量在模型匹配数据库中逐一进行分层遍历搜索匹配。实验表明,基于模型匹配的目标识别算法能够快速的识别目标,提高了目标识别的实时性,同时能够判定目标所处的姿态状况。