微型电视侦察系统的研究

论文摘要

本文第一部分介绍了一种基于DSP的数字式电视侦察系统的设计方案。本系统应用了ADSP-21020图像处理板作为实时图像处理单元,应用BT812图像采集卡从摄像头输入的视频中实时采集图像并转化为数字信息,并设计了系统主板单元,应用80C 196KC完成对DSP的程序加载,并根据读出的误差信号控制云台的转动,使摄像头跟踪目标。为将目标图像与跟踪信息同时显示在显示器上,还设计了基于8031和MC6845的显示控制单元和视频叠加单元,使跟踪画面更加形象。 本文第二部分介绍了数字图像处理的有关知识。重点分析了几种滤波算法,并选用了适合于本系统的快速中值滤波算法。在图像分割的研究中,给出了图像分割的一般模型和阀值选取的方法,并应用了基于图像阀值的分割方法。 本文第三部分分别介绍了边缘、质心和相关跟踪算法,并根据电视侦察系统的实际需要,应用了基于以上三种跟踪算法的综合跟踪算法。最后,介绍了当目标被短时遮挡时,采用的跟踪预测算法。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 电视侦察系统概述
• 1.1.1 电视侦察系统研究的现状与发展趋势
• 1.1.2 电视侦察系统研究的作用
• 1.2 研究应用的主要技术
• 1.2.1 DSP技术
• 1.2.2 数字图像处理技术
• 1.3 论文主要内容
• 第二章 电视侦察系统总述
• 2.1 系统基本原理
• 2.1.1 系统组成
• 2.2 系统主要功能与特点
• 2.3 本章小结
• 第三章 视频图像的滤波
• 3.1 噪声分析
• 3.2 常用滤波方法
• 3.2.1 均值滤波法
• 3.2.2 拉普拉斯算子
• 3.2.3 Sobel算子
• 3.3 电视侦察系统应用的滤波方法
• 3.4 本章小结
• 第四章 视频图像分割
• 4.1 图像分割的定义
• 4.1.1 图像分割的一般算法
• 4.2 灰度阀值分割法
• 4.2.1 灰度阀值分割的基本概念
• 4.2.2 简单阀值运算
• 4.2.3 最佳阀值选择
• 4.3 电视侦察系统中应用的图像分割算法
• 4.3.1 矩保持法
• 4.3.2 基于梯度调整的平均灰度分割法
• 4.4 本章小结
• 第五章 目标的识别与跟踪
• 5.1 引言
• 5.2 跟踪波门的设计与搜索窗口的确定
• 5.2.1 跟踪波门的设计
• 5.2.2 搜索窗口的确定
• 5.3 波门跟踪算法
• 5.3.1 波门跟踪的基本原理
• 5.3.2 基于分割的矩心跟踪算法
• 5.3.3 边缘跟踪算法
• 5.4 相关跟踪算法
• 5.4.1 相关跟踪的基本原理
• 5.4.2 相关算法选择
• 5.4.3 基于目标特征的粗精匹配相关算法
• 5.4.4 基于MCD距离的相关匹配算法的研究
• 5.5 基于图像信息的动目标跟踪策略
• 5.5.1 多目标情况下跟踪目标的确定
• 5.5.2 目标丢失后的搜索策略
• 5.5.3 跟踪算法的选用原则
• 5.6 本章小结
• 第六章 预测跟踪算法
• 6.1 预测跟踪算法原理
• 6.2 预测跟踪算法研究
• 6.2.1 N点线性逼近预测算法
• 6.2.2 N点二次多项式（平方）预测算法
• 6.2.3 基于卡尔曼滤波的预测算法
• 6.2.4 综合预测算法
• 6.3 电视侦察系统中预测跟踪算法设计
• 6.3.1 预测算法的选择
• 6.3.2 预测跟踪算法评估
• 6.3.3 正常跟踪时预测算法的作用
• 6.4 本章小结
• 结束语
• 致谢
• 参考文献