本文關(guān)鍵詞：飛機(jī)紅外圖像的檢測(cè)、識(shí)別與跟蹤技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于紅外成像技術(shù)的迅猛發(fā)展及其在軍事方面的廣闊應(yīng)用前景,紅外圖像處理技術(shù)已成為當(dāng)今各相關(guān)行業(yè)研究的熱點(diǎn)。根據(jù)該技術(shù)的研究現(xiàn)狀和存在問題,以及在實(shí)際的工程應(yīng)用中對(duì)該技術(shù)的相關(guān)要求,本文主要對(duì)紅外圖像的檢測(cè)、識(shí)別跟蹤算法進(jìn)行了研究:分析和比較了現(xiàn)有的典型算法,并給出了仿真結(jié)果;根據(jù)研究對(duì)象的特點(diǎn),提出了兩個(gè)算法并進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明算法有效。在此基礎(chǔ)上,提出了跟蹤識(shí)別系統(tǒng)原理樣機(jī)的設(shè)計(jì)方案。論文的主要研究?jī)?nèi)容如下: (1)采用了基于小波變換的多尺度邊緣檢測(cè)算法對(duì)紅外圖像進(jìn)行檢測(cè)。以紅外特征提取算法得到的目標(biāo)大小為參考依據(jù),對(duì)小波變換的尺度進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整,提高了小波交換的自適應(yīng)性,從而提高了系統(tǒng)在戰(zhàn)場(chǎng)復(fù)雜背景條件下(低信噪比、低對(duì)比度和場(chǎng)景變化等)對(duì)目標(biāo)的有效檢測(cè)和分割能力。 (2)針對(duì)研究對(duì)象與小波變換算法處理結(jié)果的特點(diǎn),提出了基于小波變換的差值圖像均值閾值分割算法。將其分割效果與采用均值閾值分割算法和基本全局最佳閾值分割算法的分割效果進(jìn)行了比較。結(jié)果表明,該算法簡(jiǎn)單、有效,快速,同時(shí)對(duì)圖像的分割效果影響不大。 (3)針對(duì)紅外圖像的特點(diǎn),提出了采用不變矩與紅外特征參數(shù)組成新的特征向量,對(duì)其進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。不僅提高了算法速度,也提高了識(shí)別準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)表明,系統(tǒng)的跟蹤以別速度和識(shí)別準(zhǔn)確率都有顯著提高。 (4)針對(duì)跟蹤器的實(shí)時(shí)性要求,提出了基于DSP和FPGA技術(shù)的跟蹤識(shí)別系統(tǒng)原理樣機(jī)的設(shè)計(jì)方案。系統(tǒng)采用DSPs作為核心處理器,附以FPGA高速器件構(gòu)成圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng);采用了FIFO緩沖、EDMA數(shù)據(jù)傳輸方式等技術(shù)手段解決圖像數(shù)據(jù)量大與實(shí)時(shí)處理之間的矛盾,為圖像處理的實(shí)時(shí)性提供了保障。
【關(guān)鍵詞】：紅外圖像 檢測(cè) 識(shí)別 跟蹤
【學(xué)位授予單位】：西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：TP391.41;V325
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 目錄6-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 選題背景和意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 紅外圖像識(shí)別現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 紅外圖像跟蹤技術(shù)的發(fā)展12-13
• 1.3 存在問題的提出13-14
• 1.3.1 目標(biāo)識(shí)別存在問題13
• 1.3.2 第二代跟蹤器存在的問題13-14
• 1.4 論文完成工作14-16
• 第二章 目標(biāo)與背景的紅外輻射特性分析16-21
• 2.1 紅外熱成像原理16-17
• 2.2 飛機(jī)紅外輻射17-19
• 2.3 背景輻射19-20
• 2.4 目標(biāo)—背景紅外特性比較20-21
• 第三章 紅外圖像分割處理研究21-45
• 3.1 圖像的邊緣分割技術(shù)21-27
• 3.1.1 分割算子介紹22-24
• 3.1.2 算子比較24-27
• 3.2 圖像的閾值分割技術(shù)27-33
• 3.2.1 算法描述27-30
• 3.2.2 算法分析30-33
• 3.3 基于小波變換的紅外圖像局部分割技術(shù)33-44
• 3.3.1 基于小波變換的圖像邊緣檢測(cè)原理33-37
• 3.3.2 多尺度高斯小波算子的構(gòu)造37-39
• 3.3.3 圖像處理結(jié)果及分析39-41
• 3.3.4 基于目標(biāo)大小的多尺度小波邊緣檢測(cè)算法41-42
• 3.3.5 基于小波變換的差圖像均值閾值分割方法42-44
• 3.4 本章小結(jié)44-45
• 第四章 識(shí)別算法研究45-59
• 4.1 概述45-46
• 4.2 識(shí)別跟蹤過程46-47
• 4.3 圖像減影法47
• 4.4 圖像匹配識(shí)別算法47-49
• 4.4.1 算法描述47-48
• 4.4.2 決策函數(shù)48
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果48-49
• 4.5 本文采用的圖像識(shí)別算法——特征匹配算法49-58
• 4.5.1 特征參數(shù)提取50-54
• 4.5.2 圖像特征匹配識(shí)別算法54-55
• 4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果55-58
• 4.6 本章小結(jié)58-59
• 第五章 飛機(jī)跟蹤算法研究59-69
• 5.1 典型跟蹤算法分析59-61
• 5.2 基于卡爾曼預(yù)測(cè)模型的跟蹤算法研究61-67
• 5.2.1 概述61-63
• 5.2.2 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參量描述63-65
• 5.2.3 基于飛機(jī)紅外圖像特征的卡爾曼改進(jìn)算法65-67
• 5.3 本章小結(jié)67-69
• 第六章 系統(tǒng)原理樣機(jī)的方案設(shè)計(jì)69-96
• 6.1 概述69-70
• 6.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想及其硬件構(gòu)成70-71
• 6.2.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想70
• 6.2.2 硬件結(jié)構(gòu)70-71
• 6.3 具體模塊設(shè)計(jì)71-83
• 6.3.1 圖像采集模塊71-74
• 6.3.2 圖像處理系統(tǒng)模塊74-80
• 6.3.3 CPLD控制邏輯電路80-83
• 6.4 系統(tǒng)電路設(shè)計(jì)83-84
• 6.4.1 原理圖設(shè)計(jì)83-84
• 6.4.2 電路板設(shè)計(jì)84
• 6.5 軟件設(shè)計(jì)84-94
• 6.5.1 軟件開發(fā)環(huán)境85-87
• 6.5.2 軟件總體設(shè)計(jì)87-88
• 6.5.3 初始化程序設(shè)計(jì)88-94
• 6.6 識(shí)別跟蹤算法實(shí)現(xiàn)94-95
• 6.6.1 點(diǎn)目標(biāo)跟蹤模塊94-95
• 6.6.2 面目標(biāo)識(shí)別、跟蹤模塊95
• 6.7 本章小結(jié)95-96
• 第七章 總結(jié)與展望96-98
• 7.1 研究工作總結(jié)96
• 7.2 后續(xù)工作展望96-98
• 致謝98-99
• 參考文獻(xiàn)99-103
• 碩士期間發(fā)表論文103-104
• 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)位論文知識(shí)產(chǎn)權(quán)聲明書104
• 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明104

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 郭張婷;辛云宏;;基于形態(tài)學(xué)的紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法[J];渭南師范學(xué)院學(xué)報(bào);2011年06期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

1 李曉靜;基于特征融合的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究[D];沈陽(yáng)理工大學(xué);2011年

2 王正言;基于DSP的目標(biāo)跟蹤及多路顯示技術(shù)研究[D];中北大學(xué);2012年

3 丁德鋒;運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別與跟蹤技術(shù)研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2007年

4 魏晗;紅外圖像中車輛目標(biāo)識(shí)別方法研究[D];浙江師范大學(xué);2007年

5 唐永旺;紅外診斷技術(shù)在石化熱設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)中的研究[D];昆明理工大學(xué);2008年

6 馮形松;基于全方位視覺的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2009年

7 江小明;紅外序列圖像地面目標(biāo)檢測(cè)及特征提取技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2008年

8 陳佩珩;復(fù)雜背景下動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D];中北大學(xué);2013年

9 阮日權(quán);空中目標(biāo)場(chǎng)景紅外多波段仿真研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

  本文關(guān)鍵詞：飛機(jī)紅外圖像的檢測(cè)、識(shí)別與跟蹤技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：335153