基于dsmt的飞行目标识别与跟踪

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1、西南科技大学研究生学位论文基于DSmT的飞行目标识别与跟踪年级2013姓名王成申请学位级别硕士专业信息与通信工程指导教师黄玉清教授ClassifiedIndex:TP391.4U.D.C:620SouthwestUniversityOfScienceandTechnologyMasterDegreeThesisRecognitionandTrackingforFlightTargetbasedonDSmTGrade:2013Candidate:WangChengAcademicDegreeAppliedfo

2、r:MasterSpecialty:InformationandCommunicationEngineeringSupervisor:Prof.HuangYu-QingMay.30,2016独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下迸行的研究工作及取得的。研究成果尽我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的

3、说明并表示了谢意。签名：曰期：关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即；学校有权保留学位论文的复印件，允许该论文被查阅和借阅；学校可公布该论、文的全部或部分内容，可采用影印缩印或其他复制手段保存论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名；日期：分６＾如圣西南科技大学硕士研究生学位论文第I页摘要飞行目标识别与跟踪作为机器视觉和模式识别领域的一个重要研究内容，在敌我识别、智能防御、自动火炮等军事领域具有重要意义。在飞行目标识

4、别与跟踪的过程中，由于飞行目标速度快、距离远、背景复杂等因素，飞行目标的识别以及跟踪是一个极富挑战的难题。本文紧扣飞行目标识别与跟踪的核心问题，从飞行目标分割、飞行目标识别和飞行目标跟踪三个方面进行了研究。针对一般增强算法存在丢失目标细节信息的问题,本文提出了一种基于小波分解的分层自适应图像增强方法。该算法根据图像小波分解的低频部分计算出相应的对比度信息，以实现自适应分层，然后依据分层的结果确定自适应增强函数，以此达到在增强图像的同时保留足够的细节信息。为了满足实时性以及分割完整的需求，本文使用了一种基于一

5、维最大熵阈值分割和角点检测相结合的飞行目标分割算法。该算法能够依据图像的特点，自动地选择分割算法，从而在保证实时性的同时较完整地分割出目标。其次，针对利用单一特征对目标识别正确率低的问题，本文引入了Dezert-Smarandache理论(DSmT)，发展出了通过三个证据源的融合识别出目标类别的算法。算法利用支持向量机对目标的梯度方向直方图特征以及成对几何直方图特征的分类信息，并结合目标的速度信息构建相应的证据源，最后通过DSmT方法进行融合。仿真结果表明，本文的融合识别方法相较于单一目标识别的方法，识别正

6、确率更高。最后，为了解决多目标跟踪，在目标轨迹相近甚至相交时，容易跟踪丢失的问题，结合DSmT理论，本文使用了一种基于多信息融合的跟踪算法。算法在考虑目标的运动信息的基础上加入了目标属性信息。算法利用卡尔曼滤波对目标的位置进行预测，对预测位置处的观测值进行属性分析，以此确定准确的目标位置。从而解决了目标轨迹相近甚至相交时的目标跟踪丢失的问题。关键词：飞行目标识别飞行目标跟踪DSmT多特征融合西南科技大学硕士研究生学位论文第II页AbstractFlighttargetrecognitionandtracki

7、ngasoneoftheimportantresearchcontentsinthefieldofmachinevisionandpatternrecognition,hasimportantsignificanceinidentification,defenseintelligence,automaticgunandothermilitaryareas.Intheprocessofflighttargetrecognitionandtracking,becauseofthehighspeed,distan

8、ce,complexbackgroundandotherfactors,flighttargetrecognitionandtrackingplaysaprominentroleandisahardandchallengingtask.Thisthesistakesflighttargetrecognitionandtrackingasthestudy'scoreandhasadetailedin-depthst