基于仿生复眼的遥感影像运动目标检测研究

受平面成像传感器和二维图像表达约束，现有的目标检测须先将实际三维信息转换为二维以表达存储；再将二维信息恢复为三维表征以实现目标再现。这一受硬件约束而形成的3－2－3维信息转换过程，模型误差大，高频细节损失严重；当高频细节信息需要保留时，就不得不增大信息冗余量，采用无损压缩，使得信息过度膨胀。遥感图像就是一个明显的例子，而对有实时性要求的运动目标检测更是个死结。昆虫利用目标的三维轮廓特征，成数量级减少三维冗余信息，并通过二维凝视仅需很少信息就可识别运动目标，这种3-3-2维的信息转换模式，从根本上避免了3-2-3转换模式带来的信息处理瓶颈问题，是遥感高频信息保留与处理的新手段。研究包括：复眼检测机理分析，3-3-2检测模型构建，仿生复眼运动目标检测算法设计，仿生运动目标检测系统构建与验证。此研究为运动目标检测提供新的理论与技术，以调和目标检测中的视场、分辨率和实时性三者之间的根本矛盾

针对传统遥感影像运动目标跟踪的冗余度高、计算复杂的特点，本文提出了基于仿生复眼的遥感影像运动目标跟踪理论方法，从结构、原理、功能三个层次实现仿生，成功构建基于仿生复眼的运动目标检测原型系统，并对该系统进行了一些列的实验，充分证明了本基金研究成果理论上的科学性，成果的可靠性。本基金的研究成果主要有以下几个方面：.1、通过对昆虫复眼的解剖学、视觉电生理和行为学等研究，揭示了昆虫复眼检测运动目标机理。昆虫复眼的小眼的数量、排列、几何结构在昆虫复眼捕获目标中起到了关键的作用。.2、根据昆虫复眼捕获运动目标的机理，构建了仿生复眼3-3-2维信息转换模式的运动目标捕获模型。通过重叠摄影的方法，获取三维真实世界的三维图像，在三维图像中通过滤波，成数量级的减少数据来捕获运动目标。.3、构建了仿生复眼的运动目标检测算法，根据所获得的三维图像，结合计算机视觉中目标捕获算法，实现快速的运动目标捕获。根据时间序列图像，通过进行稳像、差分算法处理，提取运动目标。.4、构建了仿生复眼运动目标检测原型系统，该原型系统由7个相机仿照昆虫复眼中小眼的排列构建，可实现对目标的多重叠摄影，利用获取的多重叠度照片实现运动目标的捕获。.本项目发表论文3篇，培养博士后1名，培养博士研究生1名，培养硕士研究生2名，满足项目结题条件。