基于压缩感知的红外图像目标检测追踪算法研究

发布时间：2020-12-31 20:41

　　在图像制导领域,通常用增加红外焦平面阵列像元数目的方法来提高成像分辨率,这为成像设备带来了:制造成本提升、各像元的红外响应不均匀、读取电路复杂等一系列问题。基于压缩感知技术的成像设备,降低了采集相同分辨率图像所需的像元数量,可以有效的解决这些问题。然而传统的压缩感知数据处理方法需要在检测追踪目标之前重构原始图像,重构计算占用了大量的计算资源并且对系统的实时性造成了影响。本文以提高目标检测算法的实时性为目的,研究了压缩感知图像的免重构目标检测方法;为形成完整的基于压缩感知的目标检测追踪系统,本文进一步研究了局部重构的目标追踪方法,以及在目标遮挡情况下的追踪方法。主要研究工作如下:针对完全重构原始图像的红外目标检测追踪框架实时性较差的问题,提出一种全局免重构目标检测、局部重构目标追踪的方法框架。该框架利用分块压缩感知对视场进行分割,利用分块采样结果的统计特性和相邻分块之间的关联特性,直接对目标进行检测,以此提高目标检测的实时性。获取检测结果后仅重构目标区域的分块并在区域内进行追踪计算,使得该框架既可以充分的利用图像信息精准的追踪目标位置,又可以避免重构全部图像带来的大量计算。在此基础上,对... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：126 页

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由此可以确定参数Ib和?I的关系可以表示为0.598?I/Ib≤15%,即4?I≤Ib,依据之前的约束条件,则Ib=0.5,?I=0.125,σ=1.25。为了更直观的展示模型的外观特征,将模型的matlab示意图画出,如2-1所示。在目标追踪阶段,待解决的问题可以概括为已知目标的初始状态,追踪器持续获取图像并输出目标状态。通常将目标描述为一个非线性系统,追踪过程即对其状态进行预测、观测和修正的过程。因此,在t时刻,目标的状态方程和观测方程可以表示为公式2-6和2-7。

分块后的处理借鉴了人类视觉系统的思想,人类视觉在无先验知识的情况下会将视场分为许多小块区域,并以小块作为被处理的基本单元,通过视觉注意机制选择包含重要的信息的小块进行分析。整个系统的核心是通过使用低层处理筛选出感兴趣的区域,并以此作为其更高一层的处理对象继续处理,用上一层的处理结果驱动下一层的处理,从而达到利用较少的精力处理简单区域,用较多的精力处理复杂区域的目的[140]。基于这种处理思想,本文提出的处理框架在获取所有分块压缩结果后,利用包含目标和背景的分块压缩数据表现出来特性的不同来提取目标分块。获取目标所在的分块区域后,针对追踪过程中目标有可能存在干扰物、遮挡物的特点,需要重构图像以获取更为详细的目标信息。利用分块压缩感知各分块操作均独立进行的特点,仅对目标及其周边局部背景区域进行重构并在重构区域内进行追踪计算。将重构计算限制在局部区域内,可以避免大量的背景区域重构计算,提高系统处理的实时性;另外还可以利用检测结果,对采样操作进行反馈,对于检测到目标的区域增加采样次数,反之,对于背景区域降低采样次数。如图2-2所示为本文设计的检测追踪框架。在本文设计的框架中,系统首先利用分块压缩采样的结果的统计特性,判断当前帧中是否包含目标,若包含目标则标记目标所在的分块。处理过程针对系统是否可以获取目标和背景的先验知识,分别设计了两种检测方法:在系统可以获取先验知识的情况下,提出结合Fisher准则的观测矩阵,并利用该观测矩阵设计两层目标检测框架;在系统无法获取先验知识的情况下,利用包含目标的分块与不包含目标的背景分块之间的特征差异来检测目标所在分块。结合被标记分块的原始采样结果,只对被标记的分块和其周边分块进行重构,得到目标及其周边局部背景区域的原始图像并在局部区域的原始图像内获取目标的精确位置和尺寸,将目标的精确信息输入追踪器和分块采样的控制设备,由追踪器持续输出目标状态作为最终计算结果。为了更好的展示本章提出的处理框架的逻辑,用伪代码算法2-1展现。

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]红外纹理生成方法研究[D]. 邵晓鹏.西安电子科技大学 2005

硕士论文
[1]复杂背景下红外小目标实时检测与跟踪[D]. 周晓玮.华中科技大学 2007



本文编号：2950280