基于运动目标的红外图像末制导跟踪算法研究
发布时间：2023-10-02 00:33
随着我国对精确打击武器的迫切需求，开展基于运动目标的红外图像末制导跟踪算法研究具有非常重要的国防意义。末制导跟踪阶段，目标与摄像机距离逐渐接近，导致目标在图像中的投影面积、目标的外观形态、背景等发生剧烈变化。一般常用的目标跟踪算法很难满足要求，因此，末制导跟踪仍然是一项富有挑战性的研究课题。 本论文将末制导跟踪细分为三个阶段，即弱小目标捕获、面目标跟踪以及精确打击部位识别，采用复合式的跟踪方式，具体包括以下三个方面： (1)弱小目标捕获阶段，目标与摄像机距离较远，目标的在图像中的投影面积很小，表现为一个模糊的斑点，不具有形状和纹理特征。针对这类目标，提出基于感兴趣区域的分层背景补偿目标捕获算法。首先，提取图像的感兴趣区域，分层对每个感兴趣区域计算其光流参数；然后，建立背景透视运动模型，补偿背景的相对运动；最后，经自适应差分法检测运动目标，结合轨迹关联算法，利用目标运动的时序特征，对目标进行进一步确认，降低虚警概率。 (2)面目标跟踪阶段，目标与摄像机距离逐渐接近，这时的目标渐渐呈现出细节和纹理特征。目标与摄像机存在剧烈的相对运动，导致目标在图像序列中的外观形态发生变化，采用固定的模板跟...
【文章页数】：126 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
1.2 红外成像导引头的组成原理
1.2.1 红外成像系统的基本原理
1.2.2 红外成像导引头系统的组成
1.3 红外成像末制导需要解决的关键问题
1.4 红外图像末制导中典型运动目标自动跟踪解决方案
1.5 红外图像运动目标自动跟踪技术研究现状
1.5.1 弱小目标捕获研究现状
1.5.2 目标识别研究现状
1.5.3 面目标跟踪研究现状
1.6 论文的主要工作和结构安排
第2章 稀疏子空间特征提取的基础理论
2.1 引言
2.2 齐次坐标的引入
2.3 透视变换
2.4 稀疏子空间特征提取
2.4.1 目标图像的稀疏表述
2.4.2 子空间特征提取
2.5 本章小结
第3章 基于红外图像的弱小运动目标捕获
3.1 引言
3.2 基于感兴趣区域的分层背景补偿算法
3.2.1 传统光流法
3.2.2 传统光流法存在的问题
3.2.3 感兴趣区域的提取
3.2.4 局部光流的计算
3.2.5 分层背景反向补偿
3.2.6 自适应差分法
3.2.7 实验结果与分析
3.3 基于轨迹关联的侯选目标判定
3.3.1 轨迹关联算法
3.3.2 仿真实验结果
3.4 本章小结
第4章 基于粒子滤波的子空间跟踪算法
4.1 引言
4.2 粒子滤波原理
4.2.1 贝叶斯滤波思想
4.2.2 贝叶斯重要性采样
4.2.3 序贯重要性采样
4.2.4 粒子退化问题
4.2.5 重要性密度函数的选择
4.2.6 重采样
4.3 基于粒子滤波的子空间跟踪
4.3.1 目标表观建模
4.3.2 目标动态模型
4.3.3 目标观测模型
4.3.4 目标子空间的建立
4.3.5 最大似然估计
4.3.6 算法总结
4.4 实验结果与分析
4.5 本章小结
第5章 基于局部鲁棒特征的目标识别
5.1 引言
5.2 SURF算法原理
5.2.1 积分图像
5.2.2 特征点检测
5.2.3 特征点描述
5.3 SURF算法存在的问题
5.4 SURF算法改进措施
5.4.1 特征点滤波算法
5.4.2 前后向匹配校验
5.5 实验结果与分析
5.6 本章小结
第6章 红外图像末制导运动目标自动识别系统硬件设计
6.1 引言
6.2 系统硬件构成
6.3 系统软件架构
6.4 系统仿真实验平台
6.5 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 论文的完成的主要工作
7.2 未来的工作展望
参考文献
在学期间学术成果情况
指导教师及作者简介
致谢
本文编号：3849744
【文章页数】：126 页
【学位级别】：博士
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摘要
Abstract
目录
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
1.2 红外成像导引头的组成原理
1.2.1 红外成像系统的基本原理
1.2.2 红外成像导引头系统的组成
1.3 红外成像末制导需要解决的关键问题
1.4 红外图像末制导中典型运动目标自动跟踪解决方案
1.5 红外图像运动目标自动跟踪技术研究现状
1.5.1 弱小目标捕获研究现状
1.5.2 目标识别研究现状
1.5.3 面目标跟踪研究现状
1.6 论文的主要工作和结构安排
第2章 稀疏子空间特征提取的基础理论
2.1 引言
2.2 齐次坐标的引入
2.3 透视变换
2.4 稀疏子空间特征提取
2.4.1 目标图像的稀疏表述
2.4.2 子空间特征提取
2.5 本章小结
第3章 基于红外图像的弱小运动目标捕获
3.1 引言
3.2 基于感兴趣区域的分层背景补偿算法
3.2.1 传统光流法
3.2.2 传统光流法存在的问题
3.2.3 感兴趣区域的提取
3.2.4 局部光流的计算
3.2.5 分层背景反向补偿
3.2.6 自适应差分法
3.2.7 实验结果与分析
3.3 基于轨迹关联的侯选目标判定
3.3.1 轨迹关联算法
3.3.2 仿真实验结果
3.4 本章小结
第4章 基于粒子滤波的子空间跟踪算法
4.1 引言
4.2 粒子滤波原理
4.2.1 贝叶斯滤波思想
4.2.2 贝叶斯重要性采样
4.2.3 序贯重要性采样
4.2.4 粒子退化问题
4.2.5 重要性密度函数的选择
4.2.6 重采样
4.3 基于粒子滤波的子空间跟踪
4.3.1 目标表观建模
4.3.2 目标动态模型
4.3.3 目标观测模型
4.3.4 目标子空间的建立
4.3.5 最大似然估计
4.3.6 算法总结
4.4 实验结果与分析
4.5 本章小结
第5章 基于局部鲁棒特征的目标识别
5.1 引言
5.2 SURF算法原理
5.2.1 积分图像
5.2.2 特征点检测
5.2.3 特征点描述
5.3 SURF算法存在的问题
5.4 SURF算法改进措施
5.4.1 特征点滤波算法
5.4.2 前后向匹配校验
5.5 实验结果与分析
5.6 本章小结
第6章 红外图像末制导运动目标自动识别系统硬件设计
6.1 引言
6.2 系统硬件构成
6.3 系统软件架构
6.4 系统仿真实验平台
6.5 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 论文的完成的主要工作
7.2 未来的工作展望
参考文献
在学期间学术成果情况
指导教师及作者简介
致谢
本文编号：3849744
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jingguansheji/3849744.html
