红外导引头边缘模板匹配跟踪算法研究

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1、红外导引头边缘模板匹配跟踪算法研究张凯I,刘占文2,钟都都｝，阎杰'(1.西北工业大学航天学院，陕西西安71007212.长安大学电子信息学院，陕西西安710064)摘要：实时目标跟琮是当前红外成像导引头图像处理中的关健技术，丈章梶出了基于特征点邻城的边缘模板匹配目标跟球算法，该算法从红外图像中获取特征点，以特征点为中心选取參考模板,然后利用边塚检测算法获得边缘点集，最后使用改进的Hausdorff距离测度进行边緣点集的匹配/从而实现实时目标跟球。丈章深入分析和探讨了模板的选取原则和提高算法实时性的四项措施。仿具实脸测试证明，该方法能够很好的解决

2、跟琮点滑动和漂移的问题，并满足实时性要束，跟琮稳定。关键词：边缘检测，目标跟琮，模板匹配,Hasudorff距离中图分类号：V48&2文献标识码：A文章编号：1000-2758(2008)03-0331-05收稿日期：2007-04-28作者简介：张凯(1979—片西北工业大学博士生，主要从事红外图像处理.红外目标模拟器的研究.髙新技术的研究和应用大大提高了空中目标的战术技术性能，这就要求红外空空导弹必须采取相应措施来对付空中目标提出的挑战。当前，红外成像制导技术得到了广泛关注，成为制导导弹的发展方向，但是随着导弹-目标博弈过程越来越复杂，空空导

3、弹末端制导技术已经被认为是进一步提高空空导弹制导精度、拦截概率的一项关键技术。在红外导弹成像制导阶段，特别是末制导阶段目标占据了视场大部分面积，通常的基于灰度相关法的模板匹配跟踪算法在寻找图像的最优匹配点过程中容易导致跟踪点滑动和標移，使得导弹不能正确锁定目标固定位置，引起导弹控制执行机构振荡，从而丢失目标。本文针对相关法模板匹配存在的这个问题，提出了恃征点邻域的边缘模板匹配跟踪箕法，经过理论分析和仿真实验验证，该算法跟踪性能稳定，鲁棒性好，实时性高，抗滑动和课移效果明显.1特征点邻域的边缘跟踪匹配算法基于特征点邻域的边缘匹配跟踪算法是结合了图像

4、处理捞术中的特征点提取、边缘检测和Hasudorff距离〔一和等技术，针对红外成像导引头末端跟踪提出的抑制目标锁定框漂移的跟踪算法.11特征点的选取特征点的检测算法具有旋转、平移不变性，本文采用Harris算子做为模板选取算子⑷。Harris算子具有计算简单、提取的角点特征均匀合理、可以定量提取特征点以及算子稳定的特点代,通过图像中的特征点来选取模板位置的好处就是因为特征点在连续帧图像中的健壮性，它可减少跟踪区域的滑动和漂移⑷.1.2边缘检测图像最基本的特征是边缘，它不仅具有位移不变性，还具有各向同性，同时主要考虑到硬件处理的实时性，本文采用了S

5、obel算子来检测跟踪图像的边缘和模板图像的边缘。13Hausdorff距离及其计算式Hausdorff距离雄一种极大■极小距离，主耍用来衡址待配准图像和参考图像之间相似程度的一种相似性度眾计算公式冈・给定有限的2个点集A和B,其大小分别为N.和N.,A和3之间的Hausdorff距离定义为⑷(1)式中H(A.E)—maxmin

6、

7、a—6

8、

9、=maxmin

10、

11、方—a

12、

13、(2)Hausdorff距离虽然匹配跟踪效果好，但是在导引头系统中不能满足实时性的要求，所以本文采用改进的LTS-HD公式⑷来适应导引头信息处理系统实时性的要求.1・4Hausdo

14、rff距离改进算法LTS-HD(LeastTrimSquare-HausdorffDistance)距离是基于鲁棒统计中的LTS方法，其有向距离和定义为⑷1KHits(力,=疋另込=+另(3)式中K=C/,XNA£-[/2XN訂,久和人分别为A点集和B点集的个数比例系数，且满足0VfV1,0V九V1和(^)

15、消除远离中心的错误匹配点的影响，而且对高斯噪声的消除能力比较强。2基于特征点邻域的边缘模板匹配算法关键技术研究21模板选取原则分析本文提出的算法与传统灰度相关法模板匹配算法的不同之处在于匹配信息上。传统的灰度相关法中待匹配图像和模板图像都是完整的1幅灰度图，匹配计算考察的是2幅图像的灰度分布.本文的模板匹配输入fit是2个点集，它们分别是2幅图像的边缘点序列。模板图像也是从前面帧图像中获取，通常采用图像分割、目标提取等措施获取包含目标宿息的一块区域作为模板图像。本文算法为了防止模板选取位置不合适导致的匹配位置滑动和漂移，而选取以最优待征点为中心的

16、区域图像作为初始模板或目标丢失后重新获取的模板。模板匹配法具有方法简单，容易实现的特点，但由于它是穷举计算，所以计算量较大。显然模板越大