基于视频流的空中目标识别算法研究

发布时间：2023-06-13 21:50

　　目标检测是目标提取和识别的前提。本文首先对传统的三种目标检测方法进行了仿真实验,分析了三种方法的优缺点。使用背景差分法对目标进行检测,背景建模更新过程比较复杂,且建模过程非常缓慢,由于背景更新不及时导致目标检测结果误差较大。基于光流法的目标检测效果优于背景差分法,但是光流法计算量比较大,程序运行非常耗时,并不能满足实时性方面的要求。基于帧差法的目标检测结果易出现重影现象,且受地面背景影响比较大,对传统的帧差法进行改进,重影现象得到改善,但是改进后的帧差法在进行目标检测时仍会受到地面背景的影响,产生误检情况。为了解决地面背景对于目标检测结果的影响,采用了一种去除地面背景干扰的检测方法,即首先使用阈值分割,形态学处理和边缘检测技术对视频帧图像进行预处理,然后使用Hough变换直线检测技术将视频帧图像划分为天空区域和地面区域,对天空区域采用分块帧差法与形态学处理相结合的目标检测方法,成功排除了地面背景的干扰从而有效检测出目标。针对空中目标的分割提取,确定了一种标记的分割提取方法,从而将目标成功地提取出来。为了构建能够有效表示目标的特征向量,深入研究了两种不同的特征:Hu不变矩特征和HOG特征...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究的目的和意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 目标检测研究现状
        1.3.2 目标识别研究现状
    1.4 论文主要工作及结构安排
    1.5 本章小结
2 空中目标检测算法研究
    2.1 前景检测算法的选择
    2.2 基于背景差分法的检测
        2.2.1 混合高斯背景建模
        2.2.2 实验结果分析
        2.2.3 均值背景建模
        2.2.4 实验结果分析
        2.2.5 Vibe背景建模
        2.2.6 实验结果分析
    2.3 基于光流法的检测
        2.3.1 光流法基本原理概述
        2.3.2 基于光流法检测的实验结果分析
    2.4 基于帧差法的检测
        2.4.1 帧差法基本原理概述
        2.4.2 基于帧差法检测的实验结果分析
        2.4.3 对帧差法的改进
    2.5 三种检测算法实验结果对比
    2.6 基于hough直线变换的目标检测
        2.6.1 阈值分割处理
        2.6.2 形态学膨胀处理
        2.6.3 形态学腐蚀处理
        2.6.4 边缘检测
        2.6.5 Hough直线变换检测
        2.6.6 分界后的目标检测
        2.6.7 实验对比
    2.7 本章小结
3 空中目标的分割提取
    3.1 视频帧图像的预处理
        3.1.1 图像灰度化处理
        3.1.2 直方图均衡处理
        3.1.3 滤波去噪处理
    3.2 视频帧图像形态学处理
        3.2.1 腐蚀、膨胀
        3.2.2 实验对比
    3.3 图像的轮廓查找算法
        3.3.1 轮廓查找算法实现步骤
        3.3.2 连通区域的提取
    3.4 目标分割提取实验结果
    3.5 本章小结
4 空中目标特征提取
    4.1 HOG特征描述子
    4.2 Hu不变矩
    4.3 特征提取结果
        4.3.1 HOG特征提取结果
        4.3.2 Hu不变矩特征提取结果
    4.4 本章小结
5 空中目标分类识别方法研究
    5.1 SVM的特征训练与分类
        5.1.1 SVM支持向量机多分类器构造
        5.1.2 基于LibSvm的样本训练与分类识别
    5.2 实验结果
        5.2.1 采用HOG特征做分类的实验结果
        5.2.2 采用Hu不变矩特征做分类的实验结果
    5.3 本章小结
6 结论
    6.1 论文工作总结
    6.2 工作展望
参考文献
致谢



本文编号：3833361