舰船红外成像目标实时识别与跟踪系统研究

同时考虑硬件设计、算法研究、软件实现三个方面,成功高效地设计了一个舰船红外成像目标实时识别与跟踪系统。硬件上采用主从式结构,主机为控制计算机,从机为TMS320C6201芯片及其外围电路构成的图像处理系统。算法研究尽量实用化,提出了一种新的目标识别和跟踪算法。软件实现时,基于硬件和软件采取了许多优化措施。该系统已成功应用于光电干扰效果评定实验中。     

复杂背景中目标图像的提取与跟踪

本文介绍一种复杂背景中目标图像的提取与高精度目标形心跟踪算法。通过对贝叶斯（Ｂａｙｅｓ）风险函数最优化，将图像分成多灰度层次的目标与背景，进而得到多灰度阀值，并考虑目标像素之间的连通性，将图像进行二值化，有效抑制了孤立噪声点对分割的影响。根据分离后二值图像，得到了跟踪窗中目标形心估值误差表达式，进而得到一种将目标跟踪窗口不断向目标形心移动的高精度形心跟踪算法。     

坦克目标识别与运动分析

本文用自适应动态门限对实时图象进行分割,在二值化图象的基础上进行轮廓跟踪。对于坦克目标提出了椭圆模型和轮廓拟合的识别、定位、定向分析方法。计算机模拟实验取得了满意的结果,证实了方法的可行性和有效性。     

红外序列图像中缓动点目标的流水线检测算法

主要讨论了红外序列图像中缓动点目标的流水线检测算法。把序列图像看成一个三维空间 ,设计了两个流水线 ,即分割流水线和检测流水线。前者通过求差值图像的门限分割 ,获得侯选目标点 ;后者对剩下的目标点进行窗口幅值累加和门限处理 ,获得目标点。实验显示 ,可以用 15帧图像较高效地检测出目标。最后对算法的性能和实验结果作了分析。     

基于雷达与图像信息融合的目标跟踪仿真研究

提出了同平台上一种基于雷达与图像信息融合的目标跟踪系统结构和相应算法。该结构引入“反馈加引导”的思想,即在将系统融合状态反馈给局部传感器作为跟踪初始状态的基础上,利用距离信息引导图像传感器捕获目标,利用角度信息引导雷达跟踪目标,真正做到了两种不同传感器的优势互补。仿真结果证明该系统具有良好的跟踪性能。     

一种目标兴趣区的快速识别算法

本文给出了一种基于角特征的目标兴趣区的识别算法。通过对二值图象边缘点的向前和向后K步跟踪,可以得到该点两个方向的方向链码,而一个角则由该两个方向链码确定。然后根据已知目标上角分布的先验信息,将目标的主体提取出来。本文给出的算法可并行实现。计算机模拟结果表明,该算法是有效的。     

可视动目标逐步求精分割技术研究

运动目标识别跟踪系统中 ,目标分割是至关重要的处理环节。由于目标阴影、碎块等因素 ,估计精度受到影响 ,甚至导致跟踪的失败。提出了目标形状波动度的概念 ,并将其作为目标识别特征 ,利用最大似然估计准则 ,对目标初始区进行逐步求精估计。该算法简练实用 ,能有效地提高估计精度 ,为确保目标可靠性跟踪提供了新的手段。     

桥梁、机场跑道电视目标图像跟踪与识别方法研究

本文介绍了地面桥梁、机场跑道目标的电视跟踪与识别方法。首先介绍目标图像模型及其建立，其次介绍用模式基元相关检测方法实现目标图像几何形状检测以及用人工智能技术对目标的几何形状进行分析、推理、判断和决策，最后介绍基元模式跟踪器的特点。     

实时电视跟踪系统中目标跟踪精度的分析

本文提出了由于噪声影响实时电视跟踪系统的目标位置点的误差分析算法。从系统的跟踪算法中导出目标跟踪系统误差分析模型。 本文导出目标质心位置的统计模型。第一种模型,即目标跟踪误差简化模型,通过假设目标的误分类概率等于背景的误分类概率推导出。第二种模型,即目标跟踪误差扩展模型,通过假设目标的误分类概率不等于背景的误分类概率推导出来。本文描述这些模型及其数学含义。     

基于主元分析和稀疏表示的SAR图像目标识别

现有的合成孔径雷达图像目标识别方法通常包括图像预处理、特征提取和识别算法3部分。但是,预处理算法的自适应性很难得到保证。提出了一种基于主元分析和稀疏表示的目标识别算法。首先,阐述了稀疏表示和重构的基本理论;其次,提出了基于主元分析和稀疏表示的合成孔径雷达图像目标识别算法;最后,选取MSTAR数据库中的5类合成孔径雷达目标图像进行仿真。结果表明,在没有预处理的情况下,该算法仍能有效地识别目标,与主元分析和三阶近邻的识别算法相比,具有较高的识别率和鲁棒性。     

一种运动图像标志点识别跟踪方法的研究

提出了一种运动跟踪方法。该方法通过对人体目标图像进行差分消影和遗传恢复 ,能够从自由背景中识别出人体运动图像的标志点 ,可以提高基于普通摄像机的人体运动分析系统对环境的适应性。初步的应用结果表明 ,这种方法对实验环境要求低 ,鲁棒性强 ,识别率高 ,不仅可以用于人体运动分析 ,而且对在其它自由背景下运动目标的自动跟踪也有很大的应用潜力。     

一种SAR图像目标识别方法

提出了一种新的合成孔径雷达 (SAR)图像目标检测和识别方法 ,该方法根据SAR图像统计分布特性 ,结合恒虚警检测算法和小波变换提取感兴趣的SAR图像目标特征 ,检测得到目标 ,采用马氏距离从杂波背景中识别该目标。实际SAR图像测试结果表明了该方法的有效性     

一种军事图像目标识别神经网络系统

在军事图像目标识别中,目标通常发生比例、平移、旋转变化,有时还处于复杂背景之中或部分被障碍物遮挡,而识别往往要求是实时的。这使得传统的图像目标识别方法不能获得较好的效果。本文提出了一种神经网络目标识别系统,该系统能直接识别图像目标,而无需提取图像中的目标特征,具有目标识别的比例、平移、旋转不变性,具有良好的复杂背景下的目标识别性能,是一种高速、实用、识别率高的军事图像目标识别神经网络系统。文中给出了改进的神经网络模型并针对不同军事目标的识别需要进行了仿真实验。     

任意指定图像目标的实时检测与跟踪

根据实际设计了一种军用数字电视跟踪器 ,对其中的关键技术———任意指定图像目标的检测和跟踪作了介绍 ,讨论了其数学模型 ,针对不同的实际场景提出了不同的算法 ,即基于灰度域图像分割的跟踪算法和基于特征图像匹配的跟踪算法 ,并结合实际设计讨论了硬件实现的关键技术 ,最后给出了实际的跟踪效果。实际实验结果表明 ,该模型和跟踪算法可以有效地跟踪实际战场环境下的各种目标。     

军事目标红外图像的形状识别系统

随着目标自动跟踪、识别技术的发展,对目标特征提取技术的要求变得愈来愈高,基于目标形状的跟踪、识别系统的发展非常迅速。本文针对目标红外图像的特点,提出了一种新的目标形状分类、识别系统,该系统包括目标图像预处理、目标分割提取、目标边界探测以及目标形状分类、识别。系统中,我们采用一种均值——中值混合滤波方法来消除噪音的影响,利用峰谷法分割提取目标,进而提取目标的边界,在目标边界提取的基础上,提出了边距离分布特征的概念用于目标的分类、识别。     

一种基于小波变换的机动目标跟踪算法研究

小波变换是去噪的有力工具 ,它可以将由各种不同频率成分组成的信号分解到不同的频率区间上 ,有效地用于滤波。研究了一种基于多尺度分解的机动目标跟踪算法 ,该算法利用小波中的经典算法———Mallat算法对单一分辨率的测量数据进行多尺度分解 ,将分解得到的多分辨率测量数据用于目标状态更新。该算法是一种准实时最佳滤波算法。仿真结果表明 ,该算法具有良好的跟踪性能 ,且运算量不大。     

多目标跟踪

本文提出了一种多机动目标跟踪的方法。该方法用自适应门限获得二值图像，其中，自适应门限用边缘和灰度二重信息来建立，并对由此所获得的二值图像进行预处理。在此基础上，利用目标像素点的空间信息，使用标记电路，检测有效视场内的目标个数。同时利用目标形状特征和灰度信息对目标进行分类；利用目标运动信息，对各个目标进行识别，解决短时间的目标遮挡、重叠等问题。文章也给出了实时实现该方法的硬件框图和部分软件工作流程。该方法已应用于多模式电视跟踪器，取得了预期效果。     

基于DSP的实时电视跟踪系统设计与研究

基于数字信号处理器 ( ADSP2 1 0 2 0 ) ,建立了一种主从式实时电视跟踪系统。分析了系统工作原理、构成及主控计算机与 ADSP2 1 0 2 0处理从机之间的控制关系 ,研究了快速中值滤波预处理方法、目标搜索和跟踪过程中波门的设定准则。采用矩持阈值分割方法提取目标 ,采用质心跟踪算法及基于线性微分拟合的记忆外推跟踪技术跟踪目标。