技術(shù)特征：

1.一種基于紅外圖像的動平臺運(yùn)動目標(biāo)檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

(1)對當(dāng)前幀紅外圖像構(gòu)造尺度空間，采用非極大值抑制確定特征點(diǎn)；構(gòu)造SURF特征點(diǎn)描述子并保存；

(2)以當(dāng)前幀為基準(zhǔn)幀，與其前第K幀圖像和前第2K幀圖像進(jìn)行SURF特征點(diǎn)匹配，計算仿射矩陣，獲得前第K幀圖像和前第2K幀圖像的仿射變換圖像；

(3)分別以前第K幀仿射變換圖像和前第2K幀仿射變換圖像為參考幀，對當(dāng)前幀和參考幀進(jìn)行隨機(jī)采樣N個點(diǎn)，采用最小化χ²(a,b)線性回歸方法進(jìn)行擬合：

${\mathrm{\χ}}^2(a,b)=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{(y_i-a-{\mathrm{bx}}_i)}^2+\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}\left|y_i-a-{\mathrm{bx}}_i\right|$

其中，y_i和x_i分別是當(dāng)前幀和參考值圖像灰度值，a是截距，b是斜率；通過擬合函數(shù)對參考幀所有像素的灰度值進(jìn)行修正，獲得前第K幀修正圖像和前第2K幀修正圖像；

(4)當(dāng)前幀分別與前第K幀修正圖像和前第2K幀修正圖像相減，獲得差分圖像1和差分圖像2；取作為二值化閾值，其中，c是常數(shù)項(xiàng)，分別對差分圖像1和差分圖像2進(jìn)行二值化，大于二值化閾值的像素標(biāo)記為可疑目標(biāo)；對二值化后的差分圖像1和差分圖像2取交集，獲得可疑運(yùn)動目標(biāo)二值圖像；

(5)對可疑運(yùn)動目標(biāo)二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)閉操作濾波；

(6)以濾波后可疑運(yùn)動目標(biāo)二值圖像的邊緣像素點(diǎn)為中心劃分一個區(qū)域，利用當(dāng)前幀和前第2K幀修正圖像內(nèi)相應(yīng)區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的區(qū)域梯度統(tǒng)計直方圖進(jìn)行校正，獲得運(yùn)動目標(biāo)二值圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于紅外圖像的動平臺運(yùn)動目標(biāo)檢測方法，其特征在于，所述步驟(6)具體分為以下子步驟：

(21)遍歷可疑運(yùn)動目標(biāo)二值圖像，尋找本身標(biāo)記為運(yùn)動目標(biāo)但八鄰域不全為運(yùn)動目標(biāo)的像素點(diǎn)，即為邊緣像素點(diǎn)；

(22)以邊緣像素點(diǎn)為中心，取m×m的區(qū)域，計算區(qū)域位置對應(yīng)的當(dāng)前幀和前第2K幀修正圖像內(nèi)每個像素點(diǎn)的梯度幅值和方向；

(23)將360度根據(jù)需求分割為x個區(qū)間，根據(jù)每個像素點(diǎn)的梯度方向，利用雙線性內(nèi)插值法將幅值累加到直方圖中，分別獲得基于當(dāng)前幀和基于前第2K幀修正圖像的區(qū)域梯度統(tǒng)計直方圖；

(24)分別對基于當(dāng)前幀和基于前第2K幀修正圖像的區(qū)域梯度統(tǒng)計直方圖進(jìn)行歸一化；

(25)計算基于當(dāng)前幀和基于前第2K幀修正圖像的區(qū)域梯度統(tǒng)計直方圖的差值，差值的絕對值之和小于目標(biāo)閾值則重新標(biāo)記為背景，大于目標(biāo)閾值則標(biāo)記為已校正可疑目標(biāo)邊緣像素點(diǎn)；

(26)返回步驟(21)，直到當(dāng)前幀中所有邊緣像素點(diǎn)都進(jìn)行過校正，獲得最終運(yùn)動目標(biāo)檢查結(jié)果圖。

3.一種基于紅外圖像的動平臺運(yùn)動目標(biāo)檢測系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括以下模塊：

特征確定模塊，用于對當(dāng)前幀紅外圖像構(gòu)造尺度空間，采用非極大值抑制確定特征點(diǎn)；構(gòu)造SURF特征點(diǎn)描述子并保存；

特征配準(zhǔn)模塊，用于以當(dāng)前幀為基準(zhǔn)幀，與其前第K幀圖像和前第2K幀圖像進(jìn)行SURF特征點(diǎn)匹配，計算仿射矩陣，獲得前第K幀圖像和前第2K幀圖像的仿射變換圖像；

灰度修正模塊，用于分別以前第K幀仿射變換圖像和前第2K幀仿射變換圖像為參考幀，對當(dāng)前幀和參考幀進(jìn)行隨機(jī)采樣N個點(diǎn)，采用最小化χ²(a,b)線性回歸方法進(jìn)行擬合：

${\mathrm{\χ}}^2(a,b)=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{(y_i-a-{\mathrm{bx}}_i)}^2+\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}\left|y_i-a-{\mathrm{bx}}_i\right|$

其中，y_i和x_i分別是當(dāng)前幀和參考值圖像灰度值，a是截距，b是斜率；通過擬合函數(shù)對參考幀所有像素的灰度值進(jìn)行修正，獲得前第K幀修正圖像和前第2K幀修正圖像；

二值化模塊，用于當(dāng)前幀分別與前第K幀修正圖像和前第2K幀修正圖像相減，獲得差分圖像1和差分圖像2；取作為二值化閾值，其中，c是常數(shù)項(xiàng)；分別對差分圖像1和差分圖像2進(jìn)行二值化，大于二值化閾值的像素標(biāo)記為可疑目標(biāo)；對二值化后的差分圖像1和差分圖像2取交集，獲得可疑運(yùn)動目標(biāo)二值圖像；

濾波模塊，用于對可疑運(yùn)動目標(biāo)二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)閉操作濾波；

目標(biāo)獲取模塊，以濾波后可疑運(yùn)動目標(biāo)二值圖像的邊緣像素點(diǎn)為中心劃分一個區(qū)域，利用當(dāng)前幀和前第2K幀修正圖像內(nèi)相應(yīng)區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的區(qū)域梯度統(tǒng)計直方圖進(jìn)行校正，獲得運(yùn)動目標(biāo)二值圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于紅外圖像的動平臺運(yùn)動目標(biāo)檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述目標(biāo)獲取模塊具體包括以下單元：

邊緣獲取單元，用于遍歷可疑運(yùn)動目標(biāo)二值圖像，尋找本身標(biāo)記為運(yùn)動目標(biāo)但八鄰域不全為運(yùn)動目標(biāo)的像素點(diǎn)，即為邊緣像素點(diǎn)；

梯度計算單元，用于以邊緣像素點(diǎn)為中心，取m×m的區(qū)域，計算區(qū)域位置對應(yīng)的當(dāng)前幀和前第2K幀修正圖像內(nèi)每個像素點(diǎn)的梯度幅值和方向；

直方圖統(tǒng)計單元，用于將360度根據(jù)需求分割為x個區(qū)間，根據(jù)每個像素點(diǎn)的梯度方向，利用雙線性內(nèi)插值法將幅值累加到直方圖中，分別獲得基于當(dāng)前幀和基于前第2K幀修正圖像的區(qū)域梯度統(tǒng)計直方圖；

歸一化單元，用于分別對基于當(dāng)前幀和基于前第2K幀修正圖像的區(qū)域梯度統(tǒng)計直方圖進(jìn)行歸一化；

邊緣修正單元，用于計算基于當(dāng)前幀和基于前第2K幀修正圖像的區(qū)域梯度統(tǒng)計直方圖的差值，差值的絕對值之和小于目標(biāo)閾值則重新標(biāo)記為背景，大于目標(biāo)閾值則標(biāo)記為已校正可疑目標(biāo)邊緣像素點(diǎn)；

循環(huán)單元，用于返回步驟邊緣獲取單元，直到當(dāng)前幀中所有邊緣像素點(diǎn)都進(jìn)行過校正，獲得最終運(yùn)動目標(biāo)檢查結(jié)果圖。