空间可见光观测系统中面目标快速检测与跟踪技术研究

发布时间：2020-11-01 23:32

　　 随着航天技术的发展,空间在政治、军事、经济等领域内的战略地位日益提高。获取空间信息的能力已成为现代军事斗争中的核心能力,能否夺取制天权和制信息权对赢得未来战争至关重要。空间目标观测是获取空间态势信息的主要手段之一,空间目标观测能力是未来空间优势的基础,是实现控制空间的重要基础能力。空间目标检测与跟踪作为其关键技术也受到了广泛关注和重视。本文以空间可见光观测系统为应用背景,研究空间面目标快速检测与跟踪的方法与实现技术,主要包括如下三个方面的研究:面目标图像分割、提取面目标拓展连通域和基于形心的面目标快速检测与跟踪。为了适应空间低信噪比的成像环境,本文选择了几种常用图像分割算法进行比较分析,选择使用自适应能力比较强的最小误差阈值分割算法;为了满足系统实时性要求,将最小误差阈值分割算法的设计实现进行软硬件划分,FPGA将16位原图动态灰度范围调整成8位图像,统计8位图像的灰度直方图,DSP优化阈值计算的各个环节。为了满足系统实时性要求,本文设计了一种快速提取空间面目标拓展连通域信息的方法,该方法用FPGA硬件电路加速实现。普通连通域信息主要是指连通域直线段和等价对信息,与普通连通域信息相比,拓展连通域信息在普通连通域基础上添加了连通域相关特征信息,主要是指检测与跟踪算法中将要用到的连通域相关的特征信息,如:连通域的面积、行和、列和等等。根据等价对信息,在DSP上用递归法快速实现连通域的合并。由于空间可见光观测系统资源受限,实时性要求很高,本文采用基于形心与轨迹关联的面目标快速检测方法,基于卡尔曼滤波的面目标稳定跟踪方法。联合利用多目标特征信息、多帧关联、过滤噪声和背景,以提高目标识别准确率。采用卡尔曼滤波修正目标跟踪位置,提高目标跟踪稳定性。
【学位单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：TJ86;TP391.41
【部分图文】：

国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文于 T ，则输出 Q 为 1，否则输出 Q 为 0，即输出结果-1）所示。10I TQI T ，，可以有效地将像素分为两类，通常情况下，将图像分割为背示，（a）为带噪声的卫星灰度图，（b）为用阈值 T=163图像。下面主要介绍基本的全局阈值分割、Otsu 阈值分割种图像分割算法，对比算法的自适应性。

奈佬腔叶韧?b)用阈值 T=163 分割得到的二值图像图 2.1 图像阈值分割示意图2.2.2基本的全局阈值分割算法当物体和背景的灰度分布很明显，即物体和背景的相关直方图呈双峰一谷状，如图 2.2 所示，其中一峰值对应目标中心灰度，另一峰值对应于背景中心灰度，选取两峰之间的谷值作为全局阈值，容易将背景和目标分离，这就是基于直方图的基本全局阈值法。图 2.2 双峰一谷状灰度直方图在大多数应用中，图像之间有比较大的变化，使用基本全局阈值是一种合适的方法。基本的全局阈值分割算法[40]是一个迭代的过程，具体算法流程如图 2.3所示。当与物体和背景的相关直方图存在一个非常明显的波谷时，全局阈值分割算

图 2.4 场景理想的卫星图像分割场景类型 2 的对比测试。如图 2.5 所示，原图显示了一幅卫星图像，该卫星图带有地球邻边，光照比较均匀，信噪比也较高。经分析可以得出，背景的灰度级约为 110，地球邻边的灰度级约为 200，卫星的灰度级约为 800。此时，3 种阈值分割方法效果都很好，分割出的卫星目标比较完整和清晰。
【参考文献】

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本文编号：2866254