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無人艇雷達(dá)圖像目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的研究

發(fā)布時(shí)間:2017-08-08 07:31

  本文關(guān)鍵詞:無人艇雷達(dá)圖像目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的研究


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【摘要】:水面無人艇作為監(jiān)測(cè)海洋環(huán)境、維護(hù)海洋權(quán)益的工具和現(xiàn)代化軍事武器,具有廣泛的應(yīng)用前景,已成為了國內(nèi)外智能化海洋裝備的研究熱點(diǎn)。在復(fù)雜多變的海洋環(huán)境中,實(shí)時(shí)并準(zhǔn)確的獲取未知環(huán)境下的動(dòng)態(tài)信息是實(shí)現(xiàn)無人艇自主航行的前提和避碰決策控制的重要依據(jù)。本文通過對(duì)無人艇載航海雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)的獲取和分析,利用圖像處理的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)雷達(dá)圖像序列中目標(biāo)的檢測(cè)。針對(duì)在直角坐標(biāo)系下目標(biāo)軌跡外推的特點(diǎn),進(jìn)行了雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)從極坐標(biāo)到直角坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)化,并補(bǔ)足在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化過程中存在的空點(diǎn)缺陷;對(duì)含有噪聲信息和孤立噪點(diǎn)的雷達(dá)圖像,采用平滑算法、圖像分割算法和形態(tài)學(xué)后處理方法進(jìn)行預(yù)處理。在雷達(dá)圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)上,采用線性與區(qū)域相結(jié)合的標(biāo)記算法實(shí)現(xiàn)對(duì)雷達(dá)圖像目標(biāo)的標(biāo)記;針對(duì)海洋環(huán)境下雷達(dá)圖像目標(biāo)的特點(diǎn),提取出目標(biāo)的位置、面積特征作為目標(biāo)匹配特征值,用于多目標(biāo)雷達(dá)圖像序列中實(shí)現(xiàn)目標(biāo)匹配;針對(duì)邊界毛刺問題,將連通區(qū)域標(biāo)記與八鄰域邊界輪廓跟蹤算法相結(jié)合,對(duì)目標(biāo)輪廓跟蹤算法進(jìn)行改進(jìn),提取出目標(biāo)輪廓,實(shí)現(xiàn)雷達(dá)圖像上目標(biāo)邊界位置信息的獲取。針對(duì)復(fù)雜海洋環(huán)境下的目標(biāo)特征丟失的問題,利用自適應(yīng)濾波算法、變?cè)鲆鏋V波算法以及常增益濾波算法分別對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)的仿真對(duì)比。仿真結(jié)果表明,自適應(yīng)濾波算法的跟蹤系數(shù)能夠隨著目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)改變而改變,具有更好的跟蹤能力。在仿真研究的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤算法的無人艇雷達(dá)圖像目標(biāo)檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)。通過海上實(shí)船實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了此系統(tǒng)可以較為準(zhǔn)確的檢測(cè)和跟蹤雷達(dá)圖像序列中的目標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】:無人艇 雷達(dá)圖像 圖像處理 目標(biāo)檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】:大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:U674.77
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第1章 緒論10-14
  • 1.1 課題背景和研究意義10
  • 1.2 雷達(dá)圖像目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀10-11
  • 1.3 雷達(dá)圖像目標(biāo)跟蹤研究現(xiàn)狀11-12
  • 1.4 本文主要研究內(nèi)容12-14
  • 第2章 雷達(dá)圖像預(yù)處理與目標(biāo)提取14-35
  • 2.1 雷達(dá)回波處理14-19
  • 2.1.1 雷達(dá)數(shù)據(jù)分析14-15
  • 2.1.2 坐標(biāo)變換15-16
  • 2.1.3 空點(diǎn)填充16-19
  • 2.2 雷達(dá)圖像預(yù)處理19-25
  • 2.2.1 雷達(dá)圖像平滑19-20
  • 2.2.2 雷達(dá)圖像目標(biāo)分割20-24
  • 2.2.3 形態(tài)學(xué)運(yùn)算處理24-25
  • 2.3 連通區(qū)域標(biāo)記25-28
  • 2.4 目標(biāo)特征提取28-34
  • 2.4.1 雷達(dá)圖像目標(biāo)特征分析29
  • 2.4.2 雷達(dá)圖像目標(biāo)位置與面積特征提取29-31
  • 2.4.3 目標(biāo)邊界輪廓特征提取31-34
  • 2.5 本章小結(jié)34-35
  • 第3章 雷達(dá)圖像目標(biāo)跟蹤35-53
  • 3.1 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)計(jì)算35-37
  • 3.2 濾波跟蹤算法37-47
  • 3.2.1 變?cè)鲆鏋V波理論37-44
  • 3.2.2 常增益濾波理論44
  • 3.2.3 自適應(yīng)濾波理論44-47
  • 3.3 相關(guān)波門設(shè)置47-48
  • 3.4 算法仿真驗(yàn)證48-52
  • 3.5 本章小結(jié)52-53
  • 第4章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)53-69
  • 4.1 硬件系統(tǒng)構(gòu)建53-57
  • 4.1.1 硬件選型53-54
  • 4.1.2 互聯(lián)方式54-57
  • 4.2 雷達(dá)圖像目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)57-68
  • 4.2.1 雷達(dá)圖像預(yù)處理模塊設(shè)計(jì)57-62
  • 4.2.2 雷達(dá)圖像目標(biāo)錄取模塊設(shè)計(jì)62-67
  • 4.2.3 目標(biāo)預(yù)測(cè)跟蹤模塊設(shè)計(jì)67-68
  • 4.3 本章小結(jié)68-69
  • 第5章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析69-80
  • 5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)69-70
  • 5.1.1 硬件平臺(tái)69
  • 5.1.2 軟件平臺(tái)69-70
  • 5.2 實(shí)驗(yàn)方案70-73
  • 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)通訊70-72
  • 5.2.2 雷達(dá)圖像目標(biāo)檢測(cè)72-73
  • 5.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析73-76
  • 5.3.1 目標(biāo)匹配分析73-74
  • 5.3.2 目標(biāo)預(yù)測(cè)74-76
  • 5.4 圖像目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果76-79
  • 5.5 運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)接收79
  • 5.6 本章小結(jié)79-80
  • 第6章 總結(jié)與展望80-82
  • 參考文獻(xiàn)82-86
  • 致謝86

【相似文獻(xiàn)】

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1 劉東華,王元?dú)J,李秋娜;小波分析理論在圖像目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2004年S1期

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2 劉東華;王元?dú)J;李秋娜;;小波分析理論在圖像目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用[A];第二屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

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4 王旭升;無人艇雷達(dá)圖像目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的研究[D];大連海事大學(xué);2016年

5 董小舒;視頻圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別算法優(yōu)化[D];南京理工大學(xué);2013年

6 劉穎彬;紅外與微光雙譜夜視圖像目標(biāo)檢測(cè)方法研究[D];南京理工大學(xué);2013年

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8 霍富功;基于形態(tài)學(xué)的序列圖像目標(biāo)檢測(cè)[D];中北大學(xué);2011年

9 黃姍;遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)[D];西安電子科技大學(xué);2010年

10 宋建梅;基于Primal Sketch的SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)[D];西安電子科技大學(xué);2011年

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本文編號(hào):638839

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