论文摘要
目标识别是当今一个方兴未艾的技术领域,在信息业正显示出它极大的应用前景。本文主要对海空背景下的目标识别算法进行研究。海空背景下,由于空气中水气、背景光等多种因素的影响,图像质量差,目标信息不详细。因此,研究在海空复杂背景条件下的目标识别技术,对获取高质量海面目标信息具有非常重要的意义。本文采用微软成熟的DirectShow技术实现海空背景下视频图像的目标识别,并设计软件实现。首先介绍了DirectShow技术的整体框架与基本情况。其次,针对原始视频文件中存在的大量噪声,进行图像预处理,有效地降低了噪声,有利于后续的检测。然后,提出了一种基于行均值和列均值的图像识别算法。这种算法以图像行灰度差异与列灰度差异为基础,将目标定位在一个较小的范围中,然后使用阶跃形边缘检测算法对分割后的图像进行目标精确识别。本算法逻辑简单,运行速度快,完全可以支持实时视频处理,目标识别效果令人满意。接着,使用C#语言编写了针对海空背景特点的通用图像处理软件,对本文提出的基于行均值列均值的算法进行仿真与改进,同时也仿真了本文涉及到的其它算法。最后根据经过仿真的基于行均值列均值算法,利用DirectShow软件开发包编写视频处理滤波器,构建滤波器组,直接对视频文件进行处理。
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摘要Abstract1 绪论1.1 引言1.2 研究现状与发展趋势1.3 本文所做的工作1.3.1 图像预处理方面1.3.2 目标识别方面1.3.3 C#图像处理软件方面1.3.4 DirectShow实现方面1.4 论文内容安排2 DirectShow技术2.1 DirectShow概述2.1.1 DirectShow的组成及工作原理2.1.2 硬件设备在 DirectShow中的作用2.2 COM编程2.2.1 COM概述2.2.2 DirectShow中的 COM组件2.3 Filter组件的开发2.3.1 Filter概述2.3.2 Filter Graph Manager2.3.3 数据流在 FilterGraph里的流动2.4 本章小结3 海空环境下图像预处理算法3.1 前言3.2 海空背景下图像的特点3.3 海空环境下的图像预处理3.3.1 算法理论基础3.3.2 十字中值滤波3.3.3 直方图与直方图均衡3.3.4 图像锐化3.3.5 处理后图像的一维直方图分析3.3.6 处理后图像的二维直方图分析3.4 频域图像预处理算法分析及仿真实现3.4.1 傅立叶变换3.4.2 离散二维傅立叶变换和快速傅立叶变换3.4.3 低频滤波和高频滤波3.4.4 本文使用的图像预处理算法与巴特沃思算法的比较3.5 本章小结4 海空环境下基于行均值与列均值的目标识别算法4.1 基于行均值与列均值目标识别算法4.1.1 图像行分布特点分析4.1.2 图像行分割4.1.3 图像列分布特点分析4.1.4 图像列分割4.1.5 阶跃形边缘检测4.1.5.1 积分运算4.1.5.2 梯度运算4.1.5.3 二值化4.2 与几种海空背景目标检测算法比较4.2.1 灰度特性分析法4.2.2 小波边缘检测法4.2.3 梯度阈值检测法4.2.4 基于行均值列均值算法与这三种检测算法的比较4.3 本章小结5 DirectShow视频处理实现5.1 DirectShow项目开发5.2 DirectShow在Visual Studio 2005中的环境配置5.3 开发实现5.3.1 项目功能分析5.3.2 Filter的设计5.3.3 编码实现5.3.3.1 注册编码的实现5.3.3.2 视频帧处理函数的实现5.3.4 Filter的调试及实现6 总结与改进6.1 工作总结6.2 课题改进致谢参考文献
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