具有浮空观测平台火控系统的运动目标跟踪子系统设计与实现

论文摘要

本论文来源于具有浮空观测平台的火控系统的运动目标跟踪子系统。该子系统用于复杂背景条件下运动目标的实时跟踪,进而为火控系统提供重要的目标状态信息。 本文首先简介了运动目标跟踪系统使用的高速图像处理平台。随着DSP和CPLD/FPGA芯片集成度和运算速度的提高,出现了大量基于DSP+CPLD∥FPGA的高速图像处理平台。本系统使用了基于TMS320C6416的高速图像处理平台DAM6416P。 在对采集的实时序列图像进行滤波处理后,本文通过改进最大类间方差法,并将其和自适应波门跟踪方法结合起来实现运动目标的跟踪。对最大类间方差法的改进主要表现在两个方面:建立阈值的评价准则和提高算法的运行速度。自适应波门跟踪的关键是准确预测波门的位置和自动调整波门的大小。 接着介绍了整个运动目标跟踪系统的组成、结构和系统程序的实现。最后给出了对运动小车进行跟踪的结果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 项目背景
• 1.2 具有浮空观测平台的分布式火控系统
• 1.2.1 火控系统组成
• 1.2.2 火控系统工作状态
• 1.2.3 浮空观测平台的优点
• 1.3 本文内容
• 2 高速图像处理平台
• 2.1 概述
• 2.2 高速图像处理平台
• 2.2.1 实时数字图像处理
• 2.2.2 高速图像处理平台
• 2.3 基于TMS320C6416的高速图像处理平台
• 2.3.1 TMS320C6416简介
• 2.3.2 DAM6416P图像处理平台
• 2.4 本章小结
• 3 运动目标跟踪算法
• 3.1 概述
• 3.1.1 研究现状
• 3.1.2 系统算法设计
• 3.2 图像的预处理
• 3.2.1 图像中的噪声
• 3.2.2 中值滤波法
• 3.2.3 形态学滤波法
• 3.2.4 结果讨论
• 3.3 目标获取
• 3.3.1 区域分割
• 3.3.2 最大类间方差法
• 3.3.3 改进方法
• 3.3.4 分割结果
• 3.3.5 形态学处理和孔洞消除
• 3.3.6 轮廓提取和轮廓跟踪
• 3.4 目标跟踪
• 3.4.1 概述
• 3.4.2 目标的表示
• 3.4.3 目标位置预测
• 3.4.4 跟踪波门设计
• 3.4.5 目标丢失后的处理
• 3.4.6 多目标的处理
• 3.5 运动目标跟踪算法流程
• 3.6 跟踪结果
• 3.7 本章小结
• 4 运动目标跟踪系统集成
• 4.1 系统组成和结构
• 4.1.1 系统组成
• 4.1.2 系统结构
• 4.2 系统程序设计
• 4.2.1 系统程序模块
• 4.2.2 DSP软件开发
• 4.2.3 基于DAM6416P的系统程序开发
• 4.2.4 DSP程序的优化
• 4.3 系统实验和结果
• 结束语
• 致谢
• 参考文献