激光成像雷达特征相关跟踪算法研究

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1、硕士学位论文激光成像雷达特征相关跟踪算法研究RESEARCHONTHECHARACTERISTICSCORRELATIONTRACKINGALGORITHMFORIMAGINGLASERRADAR熊卫华哈尔滨工业大学2015年6月国内图书分类号:TN958.98学校代码:10213国际图书分类号:621.396.96密级:公开硕士学位论文激光成像雷达特征相关跟踪算法研究硕士研究生:熊卫华导师:孙剑峰副教授申请学位:工学硕士学科:物理电子学所在单位:光电子信息科学与技术系答辩日期:2015年6月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedInd

2、ex:TN958.98U.D.C:621.391.96DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONTHECHARACTERISTICSCORRELATIONTRACKINGALGORITHMGORIMAGINGLASERRADARCandidate:XiongWeihuaSupervisor:AssociateProfessor.SunJianfengAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:PhysicalElect

3、ronicsAffiliation:Dept.ofOptoelectronicInformationScience&TechnologyDateofDefence:June,2015Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要目标跟踪算法是激光雷达系统中的关键技术之一。条纹管激光雷达是一种新体制的激光雷达,既能够获取目标的距离像,也能够获取目标的强度像。本文针对条纹管激光雷达距离像和强度像的特点,研究相关跟踪算法在激光雷达成像跟踪系统中的应用,

4、试图找出一种适用于激光雷达图像跟踪的相关跟踪算法。相关跟踪算法与普通的跟踪算法相比,抗干扰性能强,鲁棒性好,能够在复杂背景条件下完成图像的稳定跟踪。而特征相关跟踪算法仅仅针对图像中目标的特征信息,与普通相关跟踪算法相比,计算量减小,运算速度快,跟踪更加稳定。本文主要分为三个部分:特征相关跟踪算法研究、仿真激光雷达图像特征相关算法跟踪实验以及真实激光雷达图像特征相关算法跟踪实验。第一部分,对传统的相关跟踪算法进行分析,对图像跟踪中的常见特征点进行了介绍,并且针对相关跟踪算法中的三个关键部分——匹配度量方法、模板更新策略以及搜索策略进行了详细介绍。第

5、二部分,利用仿真软件获取激光雷达连续帧图像,最大限度的模拟由空中平台获取地面目标的激光雷达图像。然后对图像进行特征相关算法跟踪实验,分别采用SUSAN角点和边缘特征两种特征相关跟踪算法,通过比较实验结果选择跟踪效果较好的算法。然后对算法进行改进,通过实验验证选择最优的模板尺寸,采用更为有效的相关度量方法,完成对仿真激光雷达图像的特征相关跟踪。实验结果证明了改进后的特征相关跟踪算法使跟踪误差达到了较低的水平。最后一部分,通过条纹管激光雷达获取真实的激光雷达图像,对图像进行插值放大和等尺寸裁剪,得到连续帧激光雷达图像。利用第二部分得到的特征相关跟踪算

6、法分别对真实图像的距离像和强度像进行跟踪,并且充分利用激光雷达的距离像中的距离信息对图像进行特征相关跟踪,融合对强度像的跟踪结果完成对真实图像的跟踪。实验结果表明边缘特征相关跟踪算法能够很好地适用于激光雷达图像的跟踪,且跟踪精度较好。关键词:条纹管激光雷达;特征相关;距离像I哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractTargettrackingalgorithmisoneofthekeytechnologyintheradarsystem.Steaktubeimagingradarisanovelradarwhichcannotonlyget

7、thedistanceimagebutalsointensityimage.Aimingatthefeatureofsteaktubeimages,weresearchontheapplicationoftargettrackingalgorithmintheradartrackingimagingsystem,tryingtofindasuitablealgorithmforthissystem.Comparedtothenormaltrackingalgorithm,correlationtrackingalgorithmhassomeadv

8、antagessuchasastronganti-jammingperformance,robustness,andthestabili

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