基于紅外圖像序列的目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)研究.pdf

1、紅外目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)具有精密度高、非接觸、抗電子干擾的特性，在光學(xué)偵察和導(dǎo)彈制導(dǎo)等軍事領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。由于自然環(huán)境的復(fù)雜性和工程應(yīng)用中的實(shí)際需要，研究紅外目標(biāo)的檢測和跟蹤系統(tǒng)，使它具有更好檢測和跟蹤效果，一直是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。
　　 本文詳細(xì)研究了紅外小目標(biāo)檢測與跟蹤算法。針對傳統(tǒng)的采用固定跟蹤窗的紅外小目標(biāo)跟蹤方法容易將云層邊角等干擾信息納入跟蹤窗，影響目標(biāo)穩(wěn)定跟蹤的問題，提出了一種自適應(yīng)跟蹤窗的算法。在檢測到目標(biāo)的前提

2、下，通過卡爾曼濾波器動(dòng)態(tài)地改變目標(biāo)跟蹤過程中跟蹤窗的大小，以減少跟蹤過程中云層等干擾信息對跟蹤的影響。在真實(shí)紅外跟蹤平臺(tái)上進(jìn)行連續(xù)跟蹤試驗(yàn)，本文方法在目標(biāo)周邊出現(xiàn)云層干擾時(shí)還能較好的準(zhǔn)確跟蹤目標(biāo)，而算法的平均處理時(shí)間為27ms/幀左右，比原算法的平均處理時(shí)間減少了大約8％。
　　 針對歸一化互相關(guān)測度的模板匹配跟蹤算法在光照改變時(shí)，比采用絕對差之和測度(SAD)要穩(wěn)定，但計(jì)算量大的問題，本文提出了一種結(jié)合自適應(yīng)連續(xù)多級分區(qū)和初始

3、閾值估計(jì)的歸一化互相關(guān)測度(NCC)的快速模板匹配算法。將模板圖像進(jìn)行逐級分區(qū)，通過分區(qū)順序?qū)⒒ハ嚓P(guān)之和分為不同的層，形成自適應(yīng)連續(xù)多級分區(qū)淘汰方法。同時(shí)，利用初始閾值估計(jì)產(chǎn)生一個(gè)較大的邊界閾值，減少搜索點(diǎn)數(shù)目。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的算法在整體光照變化，輕微輻射干擾和輕度噪聲污染時(shí)仍具有較好的魯棒性，而且在算法執(zhí)行速度方面優(yōu)于傳統(tǒng)算法。
　　 針對匹配跟蹤時(shí)，在目標(biāo)姿態(tài)發(fā)生較大改變或自然環(huán)境變化較大時(shí)，出現(xiàn)的目標(biāo)匹配位置出錯(cuò)的問題

4、，本文引入了模板更新的方案，在目標(biāo)姿態(tài)或外界發(fā)生一定改變時(shí)進(jìn)行模板更新，以獲取代表目標(biāo)最新姿態(tài)的新模板。實(shí)驗(yàn)表明，本文的模板更新匹配跟蹤方案和從不進(jìn)行模板更新以及每幀均進(jìn)行模板更新的匹配跟蹤方案相比，在目標(biāo)姿態(tài)發(fā)生較大改變和周圍環(huán)境發(fā)生較大變化時(shí)，能獲得目標(biāo)最新姿態(tài)的模板圖像，從而保證了匹配跟蹤結(jié)果的正確性。
　　 本文基于對紅外目標(biāo)檢測跟蹤器的實(shí)時(shí)性要求以及圖像數(shù)據(jù)量大小和算法復(fù)雜度的充分考慮，提出了基于DSP+FPGA構(gòu)架的