基于圖像的目標(biāo)快速識(shí)別與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、基于圖像的目標(biāo)快速識(shí)別與跟蹤技術(shù)是世界各國精確打擊武器系統(tǒng)急需解決的重點(diǎn)難題，也是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文基于DAM6416P圖像處理平臺(tái)，進(jìn)行了對(duì)運(yùn)動(dòng)的飛機(jī)目標(biāo)圖像的識(shí)別與跟蹤技術(shù)研究。主要完成了以下幾個(gè)方面的工作：
　　 首先圍繞三種常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，通過實(shí)驗(yàn)分析了三種算法的優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)灰度圖像研究了一種自適應(yīng)閾值分割算法；同時(shí)重點(diǎn)研究了Kim的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，以此為基礎(chǔ)研究了一種改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法——幀差

2、灰度圖像匹配加權(quán)法，以及一種針對(duì)差分圖像的自適應(yīng)閾值的選取方法。仿真實(shí)驗(yàn)表明，本文的改進(jìn)算法具有更好的有效性和適應(yīng)性。
　　 其次研究了對(duì)分割目標(biāo)的特征提取，針對(duì)常用不變矩提取算法的優(yōu)缺點(diǎn)，研究了仿射不變矩，重點(diǎn)研究了組合不變矩——仿射不變矩與NMI組合，將幾種方法應(yīng)用于飛機(jī)目標(biāo)，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了比較與分析。
　　 接著對(duì)飛機(jī)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，重點(diǎn)研究了Fisher線性判別分類器，考慮到識(shí)別的快速性，引入了主分量分析思想，取

3、得了良好的效果。
　　 然后研究了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤，研究了常用跟蹤算法，重點(diǎn)研究了SSDA算法的改進(jìn)措施；同時(shí)將Kalman濾波預(yù)測(cè)方法融入到形心跟蹤和相關(guān)跟蹤中，并對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。仿真實(shí)驗(yàn)表明，可以有效持續(xù)地跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　　 接下來對(duì)DSP技術(shù)發(fā)展作了簡(jiǎn)要的介紹，著重探討了DAM6416P在圖像處理、識(shí)別與跟蹤應(yīng)用中硬件平臺(tái)的構(gòu)建、軟件程序設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)傳輸問題。
　　 最后簡(jiǎn)單地總結(jié)了本課題的內(nèi)容，并從硬件和軟