運動目標的檢測、識別與跟蹤技術研究.pdf

1、復雜背景下運動目標的實時檢測、識別與跟蹤是自動目標識別(．ATR)領域的一個重要的研究課題，在武器制導等軍事領域得到了廣泛的應用。根據(jù)該技術的研究現(xiàn)狀和存在問題，以及在實際的工程應用中對該技術的相關要求，本論文從算法分析和實驗研究兩個角度，對電視跟蹤系統(tǒng)中的關鍵技術——自動目標檢測、識別與跟蹤算法及其實時處理方法進行了研究。論文的主要研究成果如下： (1)提出了一種以改進的最大類間方差法為基礎的自適應閾值圖像分割方法，同時設計了

2、一個判斷是否得到正確分割的準則，通過迭代循環(huán)，完成對圖像的自動分割。該算法自適應性強，可以快速、準確、完整地分割出復雜背景圖像中不同大小的可見光目標； (2)針對可見光圖像的特點，提出了采用不變矩與圖像特征參數(shù)組成新的特征向量，對可能的目標進行識別，不僅提高了算法速度，也提高了識別準確率。實驗表明，系統(tǒng)的跟蹤識別速度和識別準確率都有顯著提高； (3)研究了多子模板相關匹配算法，并對各子模板相關結(jié)果進行進一步綜合分析。在此

3、基礎上提出一種新的模板更新策略，根據(jù)目標的變化情況自動調(diào)整參考模板，對目標進行穩(wěn)定跟蹤。在實時跟蹤過程中，使用一科SKalman濾波器估計目標運動參數(shù)，利用其預測功能減少模板匹配的搜索區(qū)域，試驗結(jié)果表明，該相關跟蹤算法降低了相關跟蹤的復雜度，具有跟蹤精度高和速度快的特點； (4)針對跟蹤器的實時性要求，提出了基于DSP+FPGA技術的跟蹤識別系統(tǒng)原理樣機的初步設計方案。系統(tǒng)主要由四部分組成：圖像采集模塊；圖像預處理模塊；圖像處理