目標跟蹤算法與檢測處理技術研究.pdf

1、動態(tài)目標跟蹤一直是航空、航天、武器制導與控制系統(tǒng)的重要組成部分,它的精確定位實時跟蹤,可有效地提高系統(tǒng)的智能控制效率。目標跟蹤系統(tǒng)中,跟蹤控制平臺的同步控制、目標檢測與識別處理是整個控制核心,它制約系統(tǒng)的穩(wěn)定性。由于環(huán)境的多變性、目標的多樣性使得各類動態(tài)目標的跟蹤不是唯一的,都存在著不可預測的難點,特別是遠程動態(tài)目標動態(tài)參數(shù)特征的變化,其存在著目標運動的加速、減速、背景環(huán)境變化、裝載平臺不一致等狀態(tài),使得遠程動態(tài)目標跟蹤也帶來一定的困難

2、,本文基于此背景研究一種基于動態(tài)的目標實時跟蹤檢測方法,為遠程目標信息獲取與智能控制、故障診斷等提供數(shù)據(jù)分析依據(jù)。本研究內容與創(chuàng)新點如下：
　　 ⑴研究目標跟蹤控制方法與控制原理,按照預定路徑、目標、控制轉臺之間的關系,建立動態(tài)目標和控制平臺的幾何模型;根據(jù)跟蹤路徑上目標理論速度,推導出目標在整個路徑上各位移量與控制轉臺轉角控制偏移量的函數(shù)關系,利用光學系統(tǒng)的空間幾何特性,獲得整個路徑中的不同時刻的動態(tài)目標圖像,結合計算式確定目

3、標位置,達到實時監(jiān)控與跟蹤目標的目的。
　　 ⑵針對目標跟蹤檢測,提出了改進的Mean Shift目標跟蹤算法,結合采集到的目標圖像,驗證改進算法的正確性,該算法克服了傳統(tǒng)Mean Shitt跟蹤方法在目標對比度比較差的情況下的影響;為提高目標檢測效率,研究利用小波變換對目標圖像預處理,多尺度自適應閾值快速算法提取邊緣特征;提出了小波包變換的高階統(tǒng)計量目標檢測方法,分析高階統(tǒng)計量的判別準則,研究與改進小波包變換的算法在路徑動態(tài)目

4、標跟蹤的應用。
　　 ⑶根據(jù)運動目標特性與獲取的目標圖像,研究動態(tài)目標圖像處理技術。利用Butterworth低通濾波、中值濾波、鄰域平均法、維納濾波等對跟蹤路徑熱輻射紅外目標圖像進行預處理分析,通過預處理效果確定了中值濾波更能滿足系統(tǒng)要求;研究了目標與背景分離技術:利用最大類間方差法對動態(tài)成像的目標圖像進行分割處理;研究了采用Roberts邊緣檢測算子、Prewitt邊緣檢測算子、Sobel邊緣檢測算子、canny邊緣檢測算子

5、對紅外目標圖像邊緣識別與提取,通過處理結果對比發(fā)現(xiàn)canny邊緣檢測算子具有良好的單邊緣特性,背景噪聲影響較小,有利于復雜環(huán)境目標的識別與處理。結合跟蹤系統(tǒng)特性,在圖像識別處理的基礎上,研究改進的差圖像法對動態(tài)目標的連續(xù)圖像處理。
　　 ⑷研究目標特性,并基于目標跟蹤平臺,按照目標滑行參數(shù),并結合目標飛行理論速度,分析跟蹤轉臺的轉動參數(shù)與目標跟蹤定位關系;研究跟蹤轉臺的控制算法,分析動態(tài)目標跟蹤的影響因素;結合跟蹤平臺的數(shù)據(jù)傳輸