复杂动态场景运动目标检测跟踪与奇异性处理方法研究

空中运动平台对地运动目标跟踪，受到平台姿态变化、背景的重复运动、地势起伏、背景景物干扰、物体进出、光照变化、遮挡和成像噪声等因素影响，是典型的复杂动态场景信息处理问题。针对此问题，提出复杂动态场景运动目标检测与跟踪的基本理论框架。首先，针对地势起伏变化及载体和目标存在剧烈相对运动情况，提出融合空中平台运动状态与视频成像信息的高精度宽基线图像配准算法。其次，针对不同尺度、运动状态及分辨率的地面运动目标的时空域特性，提出二维频域运动目标检测方法，可解决了平面场景下的运动目标快速高精度检测问题。然后，针对非平面场景运动目标检测问题，即场景中存在高层结构体导致的成像视差问题，基于多视几何理论给出有效的解决办法。接着，基于非线性可观控制理论和非线性优化理论，提出目标跟踪奇异性问题的解决方法。最后，对提出的方法进行验证评估。该研究可解决复杂动态场景运动目标检测跟踪问题，具有重要的理论和实际应用价值。

项目针对复杂动态场景下，采用红外和可见光等光学成像装置的空中成像平台对多运动目标检测跟踪问题进行研究。首先，针对由于成像平台与目标间的相对运动产生的运动成像模糊、散焦和其他成像退化因素导致的成像模糊退化问题，提出了基于灰度直方图分布的图像清晰度鉴别方法，解决了多场景下图像清晰度的快速鉴别问题；并在此基础上，提出了基于显著性梯度筛选的退化图像盲复原方法，解决了模糊退化图像背景中小尺度的细节和纹理信息对复原图像质量影响；同时综合考虑复原过程引入的人工痕迹和复原误差，提出了振铃归一化的无参考图像质量评估方法，解决了复原图像的准确评估问题。其次，针对低环境光照导致的所成图像亮度和对比度下降无法完成运动目标检测的问题，提出了基于改进暗通道先验的快速低照度图像增强算法，相对于现有方法，所提方法图像增强后峰值信噪比可达50以上，运行时间提高50%以上，扩展了基于可见光的空中成像平台在阴天和夜间的工作能力。接着，针对成像平台与目标间存在剧烈的相对运动导致的宽基线图像配准和数字稳像问题，提出了快速旋转运动和平移运动分离方法、基于图像位平面金字塔的自适应取块大范围平移运动估计方法以及基于改进圆周投影的大角度旋转运动估计方法，并且提出了改进的六边形搜索算法用以提高块匹配的速度和精度，实验结果表明，本项目所提的方法在满足实时性和精度的前提下，帧间平移运动估计和稳像范围大于30像素，帧间旋转运动估计和稳像范围大于10度，满足了各类空中成像平台的宽基线配准和数字稳像的要求。然后，针对平面场景下的运动目标的检测问题，提出了基于图像序列行列最大投影的二维频域运动目标检测算法，实验仿真结果表明，所提方法可以准确地检测出各种面运动目标和弱小运动目标。再后，针对非平面场景下的运动目标检测问题，提出了基于梯度抑制和多视外极约束相结合的运动目标检测方法，实验结果表明，所提方法可准确地检测出场景中的多个运动目标。最后，针对多运动目标跟踪连续跟踪问题，提出了融合目标的颜色或灰度、边缘以及尺度信息的改进均值迁移算法和卡尔曼滤波相结合的算法，有效地解决了目标跟踪奇异性和遮挡情况下的运动目标连续跟踪问题。并针对目标跟踪过程重检测出现的目标分裂成多个目标和多个目标合并成一个目标的问题，给出基于目标检测位置信息和卡尔曼滤波相结合的解决办法。仿真实验结果表明本项目所提方法可有效解决遮挡情况下的多运动目标的准确连续跟踪问题。