序列圖像中的目標(biāo)檢測與跟蹤方法研究.pdf

1、現(xiàn)代戰(zhàn)爭正在走向信息化戰(zhàn)爭的嶄新形態(tài)。戰(zhàn)爭中對目標(biāo)的定位越來越精確，打擊目標(biāo)的實時性要求也越來越高。所以對運動目標(biāo)的跟蹤與檢測技術(shù)顯得越來越重要。本文重點研究了弱小目標(biāo)檢測及其跟蹤的方法。研究低信噪比弱小目標(biāo)的實時檢測及跟蹤算法，其困難主要為：目標(biāo)信噪比低，無紋理特征。
　　本文首先介紹了一些國內(nèi)外對于弱小目標(biāo)檢測與跟蹤的一些研究現(xiàn)狀，主要從圖像增強，圖像檢測，圖像跟蹤等幾個方面展開說明。然后，闡述了一些常用于圖像增強，圖像檢測與

2、圖像跟蹤等方面的方法。其中，圖像增強主要是從空間域和頻率域兩個方面進行了闡述。而對于圖像檢測，由于方法較多，本文著重介紹了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法。圖像跟蹤的方法則是從波門跟蹤和相關(guān)跟蹤兩個方面作了介紹。
　　其次，本文利用目標(biāo)鄰域的特征，提出了基于鄰域特征的弱小目標(biāo)檢測和跟蹤方法。該方法是先提取出目標(biāo)區(qū)域的鄰域均值和鄰域方差特性，而后對提取出的特征點進行膨脹，然后，對膨脹后的兩幅鄰域特征圖像結(jié)果作匹配，求得兩幅圖的最大的公共區(qū)域，即目標(biāo)

3、區(qū)域。再選擇鄰域特征圖對目標(biāo)實現(xiàn)有效的跟蹤。
　　最后，本文提出了基于小波形態(tài)學(xué)和幀相關(guān)結(jié)合的弱小目標(biāo)檢測方法，并利用經(jīng)驗公式預(yù)測形心跟蹤的方法對弱小目標(biāo)跟蹤。該方法首先利用了小波變換和形態(tài)學(xué)的原理，將小波變換和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)結(jié)合對圖像作預(yù)處理，濾除圖像背景中的大部分高頻噪聲，增強了目標(biāo)圖像。進而再利用目標(biāo)的幀間信息，對目標(biāo)區(qū)域作幀相關(guān)，進一步確認(rèn)目標(biāo)。然后，利用經(jīng)驗公式的可預(yù)測性，用經(jīng)驗公式形心跟蹤對目標(biāo)進行跟蹤，確保了目標(biāo)丟失或者