序列红外图像中实时地面目标跟踪的研究

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时间:2019-05-14

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1、序列红外图像中实时地面目标跟踪的研究摘要用红外成像进行目标跟踪有着广泛的应用范围特别是在军事方面红外图像目标跟踪算法包括以下四个部分a实时红外图像的预处理b目标的锁定或捕获c目标稳定地跟踪d模板的自适应更新论文主要对目标跟踪算法的各个阶段所遇到的问题和解决方案进行了介绍在图像预处理阶段针对红外地面图像的特点提出预处理的一系列方法在目标的锁定阶段描述了一种根据目标搜索区域对比度对被跟踪目标进行稳定锁定的算法为使目标能够稳定地跟踪对目标在实时图中匹配的各种相关算法进行了详细地介绍对各种方法进行了比较并给出了典型匹配算法的

2、实验结果模板的自适应更新也是决定跟踪算法性能的关键问题论文中提出了以目标模板与实时图匹配点的相关系数作为目标模板刷新的依据对模板更新的方法根据跟踪系统的特点又详细介绍了两种目标模板大小刷新的方法它们分别是基于灰度均值和基于直方图的模板大小更新方法在论文中对两种算法的优缺点进行了比较分析了方法的不足并提出了进一步改进的意见研究目标跟踪方法的同时还针对图像处理核心的硬件系统进行i软件移植讨论并对基于硬件系统的算法的改进和程序并行化执行进行了说明实验表明论文中提出的目标跟踪算法在达到实时处理要求的同时可以得到较为满意的跟踪

3、效果关键词目标跟踪图像处理红外图像模板刷新图像匹配iiSTUDYOFREAL-TIMETARGETTRACKINGINIRIMAGESEQUENCESABSTRACTIRimagingtechnologyiswidelyappliedintargettrackingsystem,especiallyinmilitaryarea.Targettrackingalgorithmismadeupoffourpartslistedasfollows:(a)Thepreprocessingofreal-timeIRimage;

4、(b)Targetlockingorcapture;(c)steadilytargettracking;(d)Templaterefreshment.Thepapermainlysettledtheproblemsoccurredduringfourphasesoftargettrackingprocess.Duringimagepreprocessingprocess,thepaperproposeseveralmethodsintermsofthecharacteristicofgroundIRimagetoge

5、tridofthenoisesintheimage.Duringtargetlockingphase,amethodbasedonsearchregiongray-levelaveragevalueisproposedinordertofirmlylocktarget.Forsteadilytargettracking,manykindsofcorrelationmatchingalgorithmsarestudied,comparedandthetypicalexperimentresultsaregivenint

6、hepaper.Templaterefreshmentisakeypartoftargettrackingalgorithm.Badtemplaterefreshmentwillaffecttheefficiencyofthesystemandeventuallyhaveamajorimpactontheeffectoftargettracking.Thispaperproposestwotemplaterefreshmentmethods.Onebasedongray-levelaveragevalueandthe

7、otherbasedonhistogram.Thecomparisonbetweenthemisshowinthepaper.Italsoanalyzestheiiishortcutsofbothofthemandshowswhat’stheworkforimprovementinthefuture.Besidesofthediscussionoftargettrackingalgorithm,thepaperalsodosomeworkontransplantingoftargettrackingsoftwaret

8、othepracticalhardwaresystemandtheimprovementofsoftwareprograminordertogetabetterperformanceoftargettracking.Resultshowsthemethodappliedintargettrackingsystemcanperformwellwh

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