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光学卫星视频能够进行动目标连续监视，已成为当前研究热点。但目前多数研究仅针对基于视频像方的目标检测、跟踪及轨迹提取等方面，没有充分利用卫星载荷成像几何模型进行物方运动状态定量估计和精度验证。因此，本文提出一种基于光学卫星视频的舰船目标运动状态定量估计方法，首先对卫星视频首帧进行精确定向；然后通过帧间稳像方法得到背景稳定的视频帧序列，在此基础上，针对正框目标跟踪方法定位精度低的问题，提出一种顾及旋转和尺度变化的舰船稳健跟踪方法进行目标跟踪；最后进行物方映射并估计目标运动轨迹、速度和方向。利用吉林一号光学视频卫星开展星海同步观测试验。实测结果表明，稀疏控制条件下的舰船目标几何定位精度为1.60 m,速度估计精度为0.18 m/s,方向估计精度为4.05°,相比同类方法具有显著提升，证明了本文方法的有效性和可行性。 相似文献
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针对卫星视频中存在局部运动目标的问题,该文提出了一种运动分割和光流估计联合约束的卫星视频超分辨率重建算法。首先通过视频帧间运动分割方法提取局部运动目标,获得其边缘信息;其次用光流方法对视频图像进行逐像素的运动估计,获得初始运动矢量场;利用分割边缘和运动矢量场进行联合约束,并统一运动目标内的光流矢量,获得纠正后的运动矢量场,并作为几何运动矩阵,将其补偿到超分辨率重建模型中生成高分辨率图像;最后用卫星视频数据进行实验,并与传统方法结果进行对比,证明该文算法可以有效地克服运动目标的伪影效应,提升了卫星视频的分辨率。 相似文献
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在含有运动地物的“凝视”卫星视频影像超分辨率重建问题中,针对由于运动估计不准确导致的重建后运动物体存在“格网”和“拖尾”等问题,提出了顾及运动估计误差的运动场景超分辨率重建方法。首先,在MAP模型框架下分析了基于L1范数和L2范数的保真项对于运动估计误差的稳健性,引入稳健的M-估计作为保真项,自适应的减少运动估计误差对重建结果的影响;然后,分析了稳健估计条件下Tikhonov、TV、BTV正则项的重建效果;最后,提出了基于稳健估计的双边滤波超分辨率重建方法,用SkyBox和吉林一号的卫星视频数据验证本文方法。试验证明,本文方法对含有运动目标的卫星视频影像具有较好的重建效果,重建后动态和静态地物细节都得到提升,归一化方差和梯度能量指标都优于其他方法。试验表明了本文方法的可行性。 相似文献
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发现运动目标并获得运动目标的地理位置与运动速度,是光学视频卫星非常重要的一个高精度应用。现有光学卫星视频稳像方法虽然可以获得稳定流畅的视频数据,但视频数据中缺少几何信息,难以满足这一应用需求。针对该问题,提出一种带有地理编码的光学视频卫星物方稳像方法。该方法充分利用卫星视频帧的定向参数信息,构建基于视频帧定向模型的帧间运动模型,并通过辅帧定向参数的运动补偿,实现视频序列帧间几何一致性,再在物方空间对视频序列进行地理编码,生成带有地理编码的流畅视频数据。经对珠海一号卫星视频数据的试验结果表明,该方法可以有效消除卫星平台抖动和卫星定轨测姿等误差对卫星视频帧间几何精度的影响,获得的帧间几何精度与视频稳像精度均优于0.3像素。 相似文献
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随着遥感卫星成像技术的快速发展，遥感视频卫星的出现为运动车辆目标信息获取提供了新手段。然而在遥感卫星视频中，运动车辆目标仅为几个或十几个像素并与背景的对比性较低，难以获取车辆的局部细节特征，使得传统监控视频的运动车辆检测方法直接应用到卫星视频图像会存在很多的问题。在分析遥感卫星视频运动车辆目标检测与传统监控视频运动车辆目标检测差异的基础上，本文提出了一种感兴趣区域自动约束的遥感卫星视频运动车辆快速检测方法：首先是快速自动获取运动车辆目标的感兴趣区域；其次在感兴趣区域约束下，基于改进的高斯背景差分方法实现感兴趣区域内运动车辆快速检测。应用Skybox-1卫星视频数据进行了运动车辆目标检测实验并进行了定性与定量分析。实验结果表明，本文方法可以有效自动减少动态背景变化导致的伪运动目标，具有较高的检测率、较高的检测质量、极低的虚警率以及较高的运行效率，可自动高效实现卫星视频图像中运动车辆目标的高精度检测。 相似文献
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视频卫星可提供大尺度运动场景的实时监控,而运动目标检测是其应用的核心问题。本文设计并实现了目前3种主流的运动目标检测方法,以路面交通监控视频和卫星视频为应用背景,详细探讨了3种方法在检测精度、实时性和运动目标完整性等方面的优缺点和适用条件。实验表明:混合高斯模型方法在多目标复杂背景下,表现出较强的适应性。粒子滤波法具有抗灰尘噪声干扰特性,运动目标边缘保持较好。 相似文献
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采用一种带有约束条件的贝叶斯网络来构造分类器,即特征节点被约束为类节点的子节点,子节点间允许有不同的连接关系,并将约束型贝叶斯网络的几种典型模型--NB、TAN、BAN用于遥感图像的解译中.通过评价结构的似然函数得到网络结构,综合特征节点和类别节点的拓扑和概率统计信息学习得到分类器.将这些模型用于多光谱和高光谱影像的分类,并就其性能进行探讨. 相似文献
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针对现有特征法视觉SLAM只能重建稀疏点云、非关键帧对地图点深度估计无贡献等问题，本文提出一种特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建方法，可利用视频序列影像实时、增量式地构建相对稠密的场景结构。具体来说，设计了一种基于运动模型的关键帧追踪流程，能够提供精确的相对位姿关系；采用一种基于概率分布的逆深度滤波器，地图点通过多帧信息累积、更新得到，而不再由两帧三角化直接获取；提出一种基于特征法与直接法的后端混合优化框架，以及基于平差约束的地图点筛选策略，可以准确、高效解算相机位姿与场景结构。试验结果表明，与现有方法相比，本文方法具有更高的计算效率和位姿估计精度，而且能够重建出全局一致的较稠密点云地图。 相似文献
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智能交通是智慧城市的重要组成部分,面对复杂多变的道路背景,如何能够快速检测、跟踪道路监控影像中的动态目标,是智能交通建设的关键技术难点。本文根据道路监控视频特点,提出了采用道路约束条件与颜色特征集相结合的动态目标跟踪方法,以道路约束条件确定运动目标搜索区域,利用HSV颜色特征集进行特征匹配,然后基于ⅡR滤波背景法对背景影像进行更新及动态目标的检测,并根据道路约束条件与颜色特征相结合跟踪方法实现对动态目标的跟踪及动作预测。试验结果表明该方法可准确对运动目标进行检测与跟踪,且对慢速运动目标也具有较好的响应能力,实现了对道路动态目标的实时检测与跟踪。 相似文献
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空-谱信息与稀疏表示相结合的高光谱遥感影像分类 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统的高光谱遥感影像分类中多依赖光谱信息而忽视空间信息以及提取的特征维数高的问题,提出了一种空-谱信息与稀疏表示相结合的分类算法。首先,利用最小噪声分离对原始影像进行降维,在此基础上,对主成分图上局部影像块内的所有像素进行重组,并用排序的方法得到旋转不变的空-谱特征。然后,对空-谱特征进行监督学习得到字典,并将提取的测试样本的空-谱特征编码到字典中以得到测试样本的稀疏表示。最后,使用支持向量机分类器(SVM)对高光谱影像进行分类。3组高光谱数据试验表明,与传统的分类方法比较,本文方法能有效提高分类精度。 相似文献
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视觉驱动的变分配准方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统整体配准模型不能充分顾及局部变形的问题,提出了一种视觉驱动的变分配准方法。该方法在变分模型建立中综合考虑了局部变换、整体平滑和视觉约束,同时兼顾了亮度和对比度差异。首先,基于灰度均方根误差建立配准模型的数据项;其次,为了保证整体平滑,模型采用H1半范数进行自适应约束;最后,为了保证影像中的空间属性满足视觉的要求,不能出现扭曲变形,采用直线特征进行先验约束。在变分模型求解过程中先利用整个影像估计影像之间的整体变换参数,然后采用小的邻域范围进行局部估计。整个过程在多水平差分框架下迭代求解变换参数,进而兼顾了整体平滑和局部变形。笔者利用ZY-3卫星数据进行了试验,采用目视和量化指标进行了评价,验证了本文方法的优越性。 相似文献
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针对卫星视频的运动检测存在的局部伪运动虚警问题，提出一种决策树支持的局部有差别更新背景减除法。首先，对ViBe背景模型加以改进，在原模型基础上新增更新因子参数，建立初始的背景模型；其次，利用改进的模型进行运动检测，并对检测结果进行连通域标记，得到分割目标集；然后，根据目标特征属性建立决策树模型，并对分割目标集进行弱分类处理；最后，根据分类结果对背景模型样本和对应的更新因子进行局部有差别更新，进而实现“伪运动”虚警消除。利用SkySat和吉林一号视频数据进行实验，结果表明所提方法的效果和性能良好，检测率优于0.909，针对经典ViBe方法的误检测消除率优于90%。 相似文献
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针对基于最近邻距离比率约束和几何条件约束的影像特征匹配方法,在处理重复纹理影像以及视角和尺度变化大的宽基线影像时,存在匹配正确率低和匹配点对数量少的问题,设计了结合运动平滑约束与核线约束的AKAZE特征匹配提纯算法。①为提高影像特征的不变性、显著性和时效性,采用AKAZE算子提取影像特征,经暴力匹配快速构建初始匹配集;②基于网格运动统计区分真假匹配,剔除不能满足运动平滑约束的匹配点对;③为消除局部相似特征引起的误匹配,采用核线约束提高匹配纯度。实验结果表明:所提算法实现了重复纹理影像、倾斜影像和宽基线影像同名点对的高精度匹配,增加了匹配点对数量,拓展了特征匹配的适用范围。 相似文献