静态背景下的点源动目标探测算法研究

静态背景下的点源动目标探测算法研究

论文摘要

基于图像信息的运动目标检测技术,在军事及工业领域均获得广泛的应用。当光学成像系统和目标的相对位置较远时,目标在图像平面上表现为点状或不稳定斑点状,即点目标。运动点目标检测技术,是信号和图像处理领域的热点研究课题。该项技术的实现,能够有效的扩大光学成像系统的实际作用距离,使得基于图像信息对目标进行远程监控及目标的及时捕捉成为可能,具有重要的应用价值。本文主要针对处于静态背景下的运动点目标探测问题进行了深入的探讨和研究,所完成的工作和成果主要有以下四个方面:1.分析了点目标检测的技术难点,研究了点目标检测技术的发展状况,并对现有的具有代表性的点目标检测方法进行简单分析,包括算法的理论基础、优缺点和适用范围,并在此基础上,总结点目标检测算法的发展方向:简单,计算量少,可靠性高和易于硬件实现。2.针对视频图像背景可能存在的抖动和缓慢的平移运动,讨论了一种基于灰度投影的背景运动校正算法,通过灰度投影相关运算对背景的平移运动矢量进行估计,实现背景平移偏差的校正,算法利用图像的纹理信息实现投影分区的自动筛选,有效剔除了灰度信息含量少、对背景运动不敏感的投影分区,减少了不必要的计算,提高了背景运动矢量估计的准确度,实验结果证明了算法的有效性。3.研究了点目标图像预处理技术,包括背景抑制和目标分割技术。重点分析了基于空域高通滤波的背景抑制算法和基于数学形态学的背景抑制算法。目标分割采用阈值法,在对几种常用阈值分割算法分析的基础上,采用一种改进的局部自适应阈值法对点目标图像进行分割。4.根据点目标运动的连续性,提出一种基于图像序列的运动点目标检测算法,该算法采用质心点位置代替目标点位置进行检测,通过邻域搜索判决、多帧航迹检测置信度判决和目标航迹确认,实现点目标轨迹的提取,在仿真实验中取得了很好的结果。

论文目录

  • 中文摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题研究背景及意义
  • 1.2 研究现状
  • 1.3 本论文主要内容和结构安排
  • 第二章 视频背景运动校正技术
  • 2.1 背景运动校正技术概述
  • 2.2 基于灰度投影的背景运动校正算法
  • 2.2.1 灰度投影计算
  • 2.2.2 运动矢量估计
  • 2.2.3 投影区域的选择
  • 2.2.3.1 投影区域的划分
  • 2.2.3.2 投影区域的筛选
  • 2.2.4 全局运动矢量的确定与运动补偿
  • 2.2.5 算法流程与仿真结果
  • 2.2.5.1 算法流程
  • 2.2.5.2 仿真结果
  • 2.3 本章小结
  • 第三章 点目标图像预处理
  • 3.1 点目标图像特性分析
  • 3.2 点目标图像背景抑制
  • 3.2.1 基于高通滤波的背景抑制算法
  • 3.2.2 基于灰度形态学的背景抑制算法
  • 3.2.2.1 形态学基本原理
  • 3.2.2.2 基于灰度形态学的背景抑制算法
  • 3.2.2.3 灰度形态学Tophat变换
  • 3.2.2.4 结构元素选择
  • 3.2.3 背景抑制算法小结
  • 3.3 点目标分割
  • 3.3.1 全局自适应阈值分割法
  • 3.3.2 局部自适应阈值分割法
  • 3.3.3 改进的局部自适应阈值分割法
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 静背景下基于图像序列的运动点目标检测算法
  • 4.1 算法描述
  • 4.1.1 质心选取
  • 4.1.2 邻域搜索
  • 4.1.3 航迹跟踪多帧检测
  • 4.1.4 目标航迹确认
  • 4.1.5 算法整体流程
  • 4.2 实验结果与分析
  • 第五章 总结与展望
  • 5.1 总结
  • 5.2 展望
  • 参考文献
  • 发表论文和参加科研情况说明
  • 致谢
  • 相关论文文献

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