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公开(公告)号：CN109448023B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201811235772.8
申请日：2018-10-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种结合空间置信图和轨迹估计的卫星视频小目标实时跟踪方法，包括跟踪滤波器的初始化和Kalman滤波器的参数初始化，利用跟踪的目标位置，回归Kalman滤波器，预测目标新的位置；对下一帧图像提取特征进行傅里叶变换，利用构建的跟踪滤波器，通过图像卷积，求取结果的最大响应值，作为目标新的位置，以新的位置为中心提取特征更新跟踪滤波器；执行循环传入下一帧图像，判断是否满足设定的预测条件，进行相应处理提取新的位置。本方法在充分考虑了卫星视频中目标相对背景所占像素少、无明显形状特征、颜色与背景相似度高等特点，既保证了跟踪结果的有效性又具备实时的跟踪速度。
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公开(公告)号：CN108428220B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201810179469.4
申请日：2018-03-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种静止轨道卫星序列遥感影像海岛礁区域自动几何校正方法，解决海上高分4影像岛屿较少、受到云的干扰较大、匹配控制点较集中导致的影像的难以校正的问题，通过自动寻找海上无云岛礁区域，最大程度找到所有可靠控制点，有效提高校正精度。本发明采用超像素分割方法对海上影像进行分割，利用训练的决策树对超像素进行分类，获取海上无云岛礁区域，对无云岛礁区域进行模板匹配以获取匹配点，为几何精校正提供精确的控制点，实现高分4海上影像的自动快速几何校正。
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公开(公告)号：CN109448023A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811235772.8
申请日：2018-10-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种结合空间置信图和轨迹估计的卫星视频小目标实时跟踪方法，包括跟踪滤波器的初始化和Kalman滤波器的参数初始化，利用跟踪的目标位置，回归Kalman滤波器，预测目标新的位置；对下一帧图像提取特征进行傅里叶变换，利用构建的跟踪滤波器，通过图像卷积，求取结果的最大响应值，作为目标新的位置，以新的位置为中心提取特征更新跟踪滤波器；执行循环传入下一帧图像，判断是否满足设定的预测条件，进行相应处理提取新的位置。本方法在充分考虑了卫星视频中目标相对背景所占像素少、无明显形状特征、颜色与背景相似度高等特点，既保证了跟踪结果的有效性又具备实时的跟踪速度。
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公开(公告)号：CN108428220A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810179469.4
申请日：2018-03-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种静止轨道卫星序列遥感影像海岛礁区域自动几何校正方法，解决海上高分4影像岛屿较少、受到云的干扰较大、匹配控制点较集中导致的影像的难以校正的问题，通过自动寻找海上无云岛礁区域，最大程度找到所有可靠控制点，有效提高校正精度。本发明采用超像素分割方法对海上影像进行分割，利用训练的决策树对超像素进行分类，获取海上无云岛礁区域，对无云岛礁区域进行模板匹配以获取匹配点，为几何精校正提供精确的控制点，实现高分4海上影像的自动快速几何校正。
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