基于图像处理的自动目标识别和跟踪算法初探_蒋晓瑜
基于图像的目标识别与跟踪方法研究的开题报告
基于图像的目标识别与跟踪方法研究的开题报告开题报告一、选题背景和意义目标识别与跟踪是计算机视觉和机器人领域的重要研究方向，其应用涵盖了自动驾驶、智能监控、工业自动化等多个领域。
随着数字图像处理技术和深度学习算法的不断发展，基于图像的目标识别与跟踪方法得到了广泛应用和研究。
然而，在复杂的场景中，目标的形状、姿态、运动轨迹等会发生多种变化，这给目标识别与跟踪提出了更高的要求。
目前已有的目标识别与跟踪算法还存在一定的局限性，如对遮挡、光照变化、背景复杂等问题的处理还不够理想。
因此，开展更加高效、稳定和精准的目标识别与跟踪方法的研究对于提升计算机视觉和机器人的智能水平具有重要的意义。
二、研究目标和内容本次论文旨在研究基于图像的目标识别与跟踪方法，主要研究内容如下：1. 探究目标识别与跟踪的原理和方法：介绍现有目标识别与跟踪算法的基本原理、优缺点和发展趋势。
2. 研究多种目标识别算法：包括基于传统图像特征的算法（如SIFT、SURF等）以及基于深度学习的算法（如CNN、YOLO等）。
3. 研究多种目标跟踪算法：探究传统的目标跟踪算法（如卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等）以及基于深度学习的算法（如SIAM、DaSiamRPN等）。
4. 提出基于深度学习的目标识别与跟踪方法：结合现有算法的优点，探究新的基于深度学习的目标识别与跟踪方法。
5. 进行实验验证：使用公共数据集进行实验验证，评估新方法的准确性、鲁棒性和效率。
三、研究计划和进度安排本次论文的研究计划和进度安排如下：阶段一：文献综述和理论分析时间：2022年1月-2022年2月主要工作：系统性地学习目标识别与跟踪的基本理论和算法，并对现有算法进行分析和比较，掌握深度学习技术的应用原理。
阶段二：目标识别算法研究时间：2022年3月-2022年4月主要工作：针对现有目标识别算法中存在的问题，研究多种传统的图像特征和深度学习算法，探究新算法的优劣。
阶段三：目标跟踪算法研究时间：2022年5月-2022年6月主要工作：研究传统的目标跟踪算法和基于深度学习的目标跟踪算法，评估不同算法在各种场景下的性能表现。
基于图像处理的目标跟踪技术
基于图像处理的目标跟踪技术在当今的科技领域，图像处理的目标跟踪技术正发挥着越来越重要的作用。
无论是在智能监控系统、自动驾驶汽车，还是在军事侦察、医疗诊断等众多领域，目标跟踪技术都展现出了其独特的价值和应用前景。
那么，究竟什么是基于图像处理的目标跟踪技术呢？简单来说，它就是让计算机能够在一系列连续的图像中，自动且准确地识别并跟踪特定的目标。
想象一下，在一个监控视频中，我们希望计算机能够实时跟踪一个特定的人物或者车辆，这就是目标跟踪技术要实现的任务。
要实现有效的目标跟踪，首先需要获取图像。
这些图像可以来自各种设备，如摄像头、卫星遥感设备等。
图像获取的质量和频率会对后续的跟踪效果产生重要影响。
比如说，如果图像的分辨率过低，或者获取的频率太慢，那么就可能会导致目标的信息丢失，从而影响跟踪的准确性。
在获取到图像之后，接下来就是对图像进行预处理。
这一步就像是给图像“洗脸梳妆”，让它以更清晰、更有利于分析的状态呈现出来。
预处理通常包括图像去噪、增强、几何变换等操作。
图像去噪就是去除图像中由于各种原因产生的噪声，让图像变得更清晰。
图像增强则是突出图像中的某些特征，比如让目标的边缘更加明显。
几何变换则是对图像进行旋转、缩放等操作，以适应后续的处理需求。
完成预处理之后，就需要从图像中提取出目标的特征。
这就好比是从一群人中找出那个具有独特标识的人。
目标的特征可以是形状、颜色、纹理等。
比如说，对于一个红色的圆形物体，红色和圆形就是它的特征。
通过提取这些特征，计算机就能够对目标有一个初步的认识和描述。
有了目标的特征描述，接下来就可以进行目标的检测和定位了。
这一步就是要在图像中找到目标所在的位置。
常用的检测方法有基于模板匹配的方法、基于特征点检测的方法等。
模板匹配就像是拿着一个目标的“样板”，在图像中去寻找与之相似的区域。
特征点检测则是通过检测图像中具有独特性质的点，来确定目标的位置。
一旦检测到目标的位置，就进入了跟踪的核心环节——跟踪算法的应用。
基于图像处理技术的无人机目标识别与跟踪方法研究
基于图像处理技术的无人机目标识别与跟踪方法研究无人机目标识别与跟踪是近年来无人机应用领域中的一个热门课题。
随着无人机技术的不断发展和普及，无人机在军事、安全、农业、交通等领域中的应用也越来越广泛。
为了提高无人机的自主飞行、目标定位、任务执行能力，研究基于图像处理技术的无人机目标识别与跟踪方法具有重要的意义。
在无人机目标识别与跟踪的研究中，图像处理技术起到了关键作用。
图像处理技术可以通过对无人机采集到的图像进行分析和处理，从而实现对目标物体的识别与跟踪。
在目标识别方面，常用的方法包括特征提取与匹配、神经网络、卷积神经网络等。
特征提取与匹配方法通过提取目标物体在图像中的特征，并与数据库中的特征进行匹配，从而实现目标物体的识别。
神经网络和卷积神经网络利用深度学习算法对图像进行训练，从而实现对目标物体的自动识别。
在目标跟踪方面，常用的方法包括基于运动模型的跟踪、基于外观模型的跟踪和基于深度学习的跟踪。
基于运动模型的跟踪方法假设目标物体在时间上是连续变化的，通过对目标物体的运动进行建模，从而实现对目标物体的跟踪。
基于外观模型的跟踪方法则假设目标物体在图像上的外观是相对稳定的，通过对目标物体的外观进行建模，从而实现对目标物体的跟踪。
基于深度学习的跟踪方法利用深度神经网络对目标物体进行训练，从而实现对目标物体的自动跟踪。
在无人机目标识别与跟踪的研究中，还需要考虑实时性和准确性两个方面的要求。
实时性要求无人机对目标物体进行快速识别与跟踪，以应对复杂多变的环境。
准确性要求无人机对目标物体进行准确的识别与跟踪，以避免误识别和漏识别情况的发生。
为了满足实时性和准确性的要求，可以采取一系列的优化措施。
首先，可以对无人机进行性能优化，如提高无人机的图像采集速度、图像传输速度和计算处理速度等。
其次，可以对目标识别与跟踪算法进行优化，如采用高效的特征提取与匹配算法、深度学习算法和跟踪算法等。
最后，可以采用多传感器融合技术，如结合视觉传感器、红外传感器等，从而提高目标识别与跟踪的准确性和鲁棒性。
基于图像处理的目标追踪与识别技术研究
基于图像处理的目标追踪与识别技术研究随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得到了越来越广泛的应用。
其中，基于图像处理的目标追踪与识别技术是一个非常重要的领域。
它可以应用于军事、安防、环境监测等众多领域。
本文将从技术、应用和发展等方面对基于图像处理的目标追踪与识别技术进行研究。
一、技术基于图像处理的目标追踪与识别技术需要依赖多种技术手段。
其中最关键的是图像处理算法。
目前主流的图像处理算法有边缘检测、角点检测、灰度变换、直方图均衡等。
这些算法可以帮助我们从图像中提取与目标有关的信息，并进行特征提取和分类。
同时，还能够实现目标的跟踪和识别。
除了图像处理算法，还需要依赖机器学习算法，如支持向量机、人工神经网络等。
这些算法能够通过学习来自动地识别目标，并对其进行分类和跟踪。
同时，它们还可以通过监督学习和非监督学习等形式，从数据中发现规律，提高算法的准确率和稳定性。
二、应用基于图像处理的目标追踪与识别技术在各个领域都有着广泛的应用。
以军事行业为例，这种技术可以应用于无人机等军事装备的自动目标追踪和打击，从而能够提高作战效率和性能。
在安防行业中，它可以应用于视频监控系统中，实现对嫌疑人和失踪者的追踪和识别。
在环境监测领域，这种技术可以帮助科研人员更好地了解野生动物的行为和环境变化的情况，从而有助于采取相应的保护措施。
除了以上领域，目标追踪与识别技术还可以应用于其他领域，如医疗、交通、智能家居等。
可以说，这种技术已经深深地渗透到我们的生活和工作中。
三、发展基于图像处理的目标追踪与识别技术在近些年来发展迅速，但仍面临着一些挑战。
其中最大的挑战之一是实时性。
由于目标追踪和识别需要处理大量的数据和计算，因此会给实时性带来很大的压力。
为了解决这个问题，科研人员们正在探索更加高效的计算和算法加速方法，如GPU加速、分布式计算等。
另一个挑战是数据安全。
由于目标追踪和识别需要处理海量的图像和数据，因此需要保证这些数据的安全性。
基于图像处理的目标跟踪与自动导航技术研究
基于图像处理的目标跟踪与自动导航技术研究目标跟踪与自动导航技术是现代计算机视觉研究领域的重要课题之一。
随着计算机视觉技术的快速发展，基于图像处理的目标跟踪与自动导航技术在军事、航空、交通、安防等诸多领域中得到广泛应用。
本文将探讨基于图像处理的目标跟踪与自动导航技术的研究进展，以及其在实际应用中所面临的挑战。
目标跟踪是指通过分析图像或视频序列中的目标，实时跟踪其位置、形状和运动状态的一项关键技术。
在基于图像处理的目标跟踪技术中，主要涉及到目标检测、特征提取、跟踪算法等几个关键环节。
首先，目标检测是目标跟踪的基础。
目标检测的任务是在图像中准确识别出目标的位置和大小。
目标检测算法通常通过分析图像特征、运用机器学习和深度学习等技术，对目标进行定位和分类。
常见的目标检测算法包括Haar特征、HOG特征、卷积神经网络等。
其次，特征提取是目标跟踪的核心。
特征提取是指从目标图像中选择用于描述目标的特征点或特征向量。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
特征提取的目标是选择具有区分度和不变性的特征，以保证跟踪算法的鲁棒性和准确性。
最后，跟踪算法是实现目标跟踪的关键。
跟踪算法主要包括基于模型的方法和基于非模型的方法。
基于模型的方法是通过建立目标模型和背景模型，利用模型和观察信息进行目标跟踪。
常见的基于模型的跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
基于非模型的方法是直接从特征中提取目标运动信息，进行目标跟踪。
常见的基于非模型的跟踪算法有均值漂移、相关滤波等。
在实际应用中，基于图像处理的目标跟踪与自动导航技术还面临一些挑战。
首先是目标的多样性和复杂性。
不同场景下的目标具有不同的外观和形状，这导致目标跟踪算法需要具有很强的适应性和泛化能力。
其次是图像的噪声和干扰。
实际环境中的图像可能存在雨滴、模糊、遮挡等问题，这对目标跟踪的准确性和鲁棒性提出了挑战。
此外，实时性和计算资源的限制也是目标跟踪技术需要解决的问题。
为了解决这些挑战，近年来，研究者们提出了许多创新的目标跟踪与自动导航技术。
基于图像处理的目标跟踪和识别技术研究
基于图像处理的目标跟踪和识别技术研究近年来，随着技术的不断发展，基于图像处理的目标跟踪和识别技术已经成为热门的研究方向。
该技术可以在安防、自动驾驶、医疗等领域得到广泛应用。
本文将对基于图像处理的目标跟踪和识别技术进行探讨并提出相应建议。
一、基于图像处理的目标跟踪技术目标跟踪技术是指对于视频中的移动目标，通过分析目标的特征，在不同的时间段内对该目标进行定位、跟踪和识别的过程。
这一技术已经应用于监控、自动驾驶等领域。
在现有的目标跟踪技术中，基于图像处理技术是比较常见的一种方法。
基于图像处理的目标跟踪技术一般分为两类：传统算法和深度学习算法。
（一）传统算法传统的目标跟踪算法可以分为基于颜色、纹理、轮廓和运动信息的方法。
这些算法主要是基于一些固定的特征进行跟踪，例如目标物体的颜色、纹理、轮廓等。
在实际应用中，这些算法面对复杂场景下的目标跟踪难度比较大，对光照、遮挡、噪声等因素比较敏感，容易失效。
（二）深度学习算法深度学习算法在目标跟踪技术中得到了广泛应用，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些算法利用深度学习模型对目标进行特征提取，实现对不同场景下目标的自适应跟踪。
深度学习技术在目标跟踪中取得的优异成果，正是得益于其能够处理大量的数据和高维度的特征。
二、基于图像处理的目标识别技术目标识别技术是指通过图像分析和比对，对目标进行自动识别和分类的过程。
这一技术主要应用于安防、智能交通和医疗等领域。
基于图像处理的目标识别技术通常分为以下几个步骤：（一）预处理图像预处理是指对图像进行一定的预处理，消除光照、色差等影响，提高图像质量，方便后续的处理。
（二）特征提取特征提取是指从图像中提取和抽象出对目标物体有区分力的信息，例如边缘、纹理等局部特征以及颜色、形状等全局特征。
常用的特征提取方法有LBP、HOG、Sift等。
（三）特征匹配特征匹配是指将测试样本的特征与数据集中已知样本的特征进行比对和匹配，找出相似度最高的样本。
基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术研究
基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术研究概述：基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术是一项前沿的研究领域，其目标是实现对雷达图像中的目标进行自动、精确的识别与跟踪。
本文将从问题背景、技术原理、相关方法以及应用前景等方面进行探讨。
1. 问题背景雷达技术在军事、航空、航天、遥感等领域具有重要应用价值。
然而，传统的雷达技术存在一些限制，比如难以对目标实现高精度的识别与跟踪。
因此，基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术的研究对于提高雷达系统的性能具有重要意义。
2. 技术原理基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术主要包括以下步骤：2.1 图像预处理：对雷达图像进行噪声去除、图像增强等预处理，提高目标的可见性。
2.2 特征提取：利用图像处理算法提取目标的特征，比如颜色、纹理、形状等。
常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征提取、形状描述等。
2.3 目标识别：利用机器学习、模式识别等方法对提取的特征进行分类和识别，实现对不同目标的自动识别。
2.4 目标跟踪：根据目标识别的结果，使用跟踪算法对目标进行连续跟踪，实时更新目标的位置、速度、运动轨迹等信息。
3. 相关方法3.1 传统方法传统的基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术主要使用人工设计的特征和分类器进行目标识别与跟踪。
这种方法需要依赖领域专家对特征进行设计，且对于复杂场景的目标识别与跟踪效果较差。
3.2 深度学习方法近年来，深度学习在图像处理领域取得了巨大成功，也在雷达目标识别与跟踪中得到了广泛应用。
深度学习可以从数据中学习到更高级别的特征表示，相比传统方法具有更好的泛化能力和适应性。
4. 应用前景基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术在军事、安防、无人驾驶、智能交通等领域具有广阔的应用前景。
通过提高目标识别与跟踪的精度和实时性，可以提升系统的自动化程度，减少人工干预，增加系统的可靠性和安全性。
5. 结语基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术是一个充满挑战和机遇的研究领域。
基于图像处理的实时目标跟踪技术研究
基于图像处理的实时目标跟踪技术研究随着科技的不断发展，图像处理技术已经被广泛应用到了各行各业。
其中，基于图像处理的实时目标跟踪技术是一个非常重要的技术领域。
它可以应用于人工智能、自动驾驶、智能机器人等众多领域，优化工业制造和生活方式，提升人们的生活质量。
本文将从基本原理、技术革新和未来应用三个角度，对该技术进行探讨。
一、基本原理基于图像处理的实时目标跟踪技术是建立在图像分析和计算机视觉技术的基础之上的。
它利用计算机对传感器采集到的图像进行处理，抽取出其中的特征信息，并通过不断的匹配、追踪，实现对目标的跟踪。
目标跟踪算法通常分为以下四个步骤。
第一步是目标检测。
通过特征抽取技术，根据目标的特征和外形信息，快速准确地找到图像中的目标物体。
第二步是轨迹预测。
通过对目标轨迹的统计学分析，预测目标下一步的运动方向和速度等信息。
第三步是目标跟踪。
通过运用不同的算法模型对目标进行跟踪，并在跟踪过程中不断更新目标的信息。
第四步是目标识别。
通过利用深度学习等技术，实现对目标进行识别，区分不同目标。
这四个步骤相互衔接，构成了图像处理的实时目标跟踪技术。
二、技术革新在技术革新方面，研究人员提出了许多新的方法和技术，不断改进了目标跟踪技术的性能和精度。
以下是一些重要的技术创新。
1、深度学习深度学习是实现目标识别的一种重要方法。
通过构建深度神经网络，可以实现对目标进行分类和识别。
在目标跟踪中，深度学习可以借助卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，对目标进行跟踪和识别。
2、图像分割图像分割是指将一张图像分成若干互不重叠的子区域，每个子区域代表一个物体或一部分物体。
在目标跟踪中，图像分割可以使跟踪器更好地区分目标和背景，提高跟踪精度。
3、多跟踪器融合多跟踪器融合是指同时使用多个跟踪器，通过融合它们的输出结果，提高跟踪精度。
当前，许多跟踪算法都已经采用了多跟踪器融合的技术。
4、在线学习在线学习是指在实时目标跟踪过程中，不断从新的数据中学习知识。
基于图像处理的运动目标跟踪与识别方法研究
基于图像处理的运动目标跟踪与识别方法研究摘要：本文旨在研究基于图像处理的运动目标跟踪与识别方法。
通过分析和比较各种方法的优缺点，旨在提出高效准确的运动目标跟踪与识别技术。
首先通过图像预处理，提取目标的特征信息；然后，采用目标检测和跟踪算法，实现对目标的实时追踪与识别。
实验结果表明，所提出的方法在运动目标跟踪与识别方面具有较高的精度和鲁棒性。
1. 引言运动目标跟踪与识别是计算机视觉领域的重要研究内容。
在许多领域中，如视频监控、交通管理和智能驾驶等，都需要对运动目标进行准确的跟踪和识别。
由于运动目标在图像中的位置和形态会随着时间的推移发生变化，因此准确地跟踪和识别运动目标是一个具有挑战性的任务。
2. 图像预处理为了提取目标的特征信息并改善后续处理的效果，图像预处理是运动目标跟踪与识别中的一项重要步骤。
常用的图像预处理方法包括图像增强、减噪和分割等。
图像增强可以提高图像的对比度和清晰度，对后续的特征提取和目标识别有积极影响。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸和颜色空间转换等。
图像减噪是去除图像中的噪声，提高图像质量的关键步骤。
常用的图像减噪方法包括中值滤波、高斯滤波和小波变换等。
图像分割是将图像分割成若干个区域以便于后续处理的一种方法。
常见的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
3. 目标检测与跟踪目标检测与跟踪是运动目标跟踪与识别的核心步骤。
目标检测旨在从图像中找到感兴趣的目标区域，而目标跟踪则是在连续帧中追踪目标的位置和形态。
在目标检测方面，常用的方法包括基于特征的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
其中，基于特征的方法利用目标的颜色、纹理和形状等特征进行目标检测。
机器学习方法通过训练分类器来实现目标的检测。
深度学习方法则利用深度神经网络来自动提取目标特征并进行目标检测。
这些方法在目标检测中都取得了一定的成绩。
目标跟踪是在连续帧中实现目标位置和形态的变化追踪。
常用的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
一种用于目标识别的图像融合算法
图 3 IHS与 RCB 的空间关系
如果将蓝方向定为 H = 0,则从 RGB 空间到 IHS 空间的变换关系为 :
1
11
3
33
I
R
V1
=
-1 6
-1 6
2 6
·
G
V2
1 -2 0
B
6
6
式中 , V1 , V2 为对应于 H, S 极坐标的直角坐标 , 将
V1 , V2 变 为 极 坐 标 形 式 , 即
1 引 言 图像传感器在警戒侦察 、导引制导 、火控指控等
武器系统中 ,主要承担搜索 、探测 、发现 、识别 、跟踪 目标的重任 ,其性能的优劣直接影响着武器系统威 力的发挥 [ 1 ] 。
随着红外技术的发展 ,越来越多的战斗车辆上 配备了红外图像传感设备 。由于红外成像传感器是 靠探测目标与背景间的热辐射差异来识别目标的 , 因而具有特殊的识别伪装能力 ,如能发现隐藏在树 林和草丛中的人员 、车辆与火炮 。尽管红外成像传 感器对热目标的探测性能较好 ,但其对场景的亮度 变化不敏感 ,成像清晰度低 ,不利于人眼判读 。红外
H
= arctan ( V2 ) , V1
S
=
V21 +V22 ,这样就可以完成 RGB 空间到 IHS空间的 变换 。
94
激 光 与 红 外 第 38卷
从 IHS坐标到 RGB 坐标的变换为 :
1
R G=1 B
1
-1 26
-1 26
1
6
-3 26 I 3 · V1
An Image Fusion A lgor ithm for Target Recogn ition
WANG J ia, J IANG Xiao2yu, J I Bo2gong
基于图像处理技术的无人机目标跟踪与识别研究
基于图像处理技术的无人机目标跟踪与识别研究无人机目标跟踪与识别是近年来无人机技术发展的一个重要方向。
借助图像处理技术，无人机可以识别和跟踪各种目标，实现自主导航、监测和作业等功能。
本文将深入探讨基于图像处理技术的无人机目标跟踪与识别研究。
一、研究意义无人机目标跟踪与识别在军事、民用和工业领域都有着广泛的应用前景。
在军事领域，无人机可以帮助军队实现目标侦察、情报收集和目标打击等任务；在民用领域，无人机可以用于巡航监测、安全巡检、交通监控等方面；在工业领域，无人机可以协助无人仓库管理、物流配送等工作。
因此，研究无人机目标跟踪与识别技术对于提高无人机智能化水平，推动相关应用的发展具有重要意义。
二、目标跟踪与识别方法1. 传统图像处理方法传统的图像处理方法基于特征提取和模式分类的思想，通过提取目标的特征信息，如颜色、形状和纹理等，来实现目标的识别和跟踪。
其中，常用的方法包括基于模板匹配、边缘检测、颜色分割和形状检测等。
这些方法虽然具有一定的准确性和实时性，但对环境光照变化、目标遮挡等情况的适应性较差。
2. 基于深度学习的方法随着深度学习技术的发展，目标跟踪与识别领域也涌现出了一系列基于深度学习的方法。
其中，卷积神经网络（CNN）是应用最广泛的一种方法。
通过训练一个深度神经网络，可以实现目标的自动检测和识别，并实现目标的跟踪。
此外，还有一些基于循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）的方法也被用于目标跟踪与识别。
这些方法通常具有更好的鲁棒性和准确性，能够应对不同环境和目标变化的挑战。
三、无人机目标跟踪与识别的挑战在实际应用中，无人机目标跟踪与识别面临着许多挑战。
首先是目标的尺度和姿态变化。
由于无人机在飞行过程中，目标的尺度和姿态会不断变化，因此需要设计具有尺度和姿态不变性的算法。
其次是目标的速度和动态变化。
无人机目标通常具有快速的移动速度，目标的动态变化对跟踪算法的实时性和准确性提出了更高的要求。
此外，复杂的环境背景、光照变化和目标遮挡也会对跟踪和识别的效果产生影响。
基于图像处理技术的目标跟踪系统
基于图像处理技术的目标跟踪系统摘要：本文介绍了一种基于图像处理技术的目标跟踪系统，该系统可以实时地追踪动态目标，并具有高准确性和鲁棒性。
该系统主要包括目标检测、跟踪和预测三个模块。
其中，目标检测模块主要使用卷积神经网络(CNN)进行目标识别，跟踪模块主要使用基于像素级相似度度量的核相关滤波器(KCF)算法实现目标的追踪，预测模块则通过利用卡尔曼滤波器对目标进行预测。
实验结果表明，该系统能够在动态复杂环境下实现高准确性的目标跟踪，为实际场景应用提供有力支持。
引言：目标跟踪是计算机视觉领域中的重要研究方向，其应用广泛，包括智能监控、自动驾驶、航空航天、机器人等多个领域。
目标跟踪的基本任务是在视频中实时识别并跟踪目标，而其中最具挑战性的问题之一是目标的位置和状态的变化。
传统的基于像素级相似度的跟踪方法往往难以处理目标变形、旋转、光照等影响因素，而大规模的图像深度学习方法运算复杂度高，在实时性和计算资源上存在一定瓶颈。
因此，基于图像处理技术的目标跟踪系统具有重要的研究价值。
本文提出了一种基于图像处理技术的目标跟踪系统，该系统采用卷积神经网络(CNN)进行目标检测，使用基于像素级相似度度量的核相关滤波器(KCF)算法实现目标的追踪，并采用卡尔曼滤波器进行目标预测，可以实现在复杂环境下高准确性的目标追踪。
系统框架：本文提出的目标跟踪系统主要由目标检测、跟踪和预测三个模块组成，各模块的算法流程如下：1. 目标检测模块目标检测模块主要通过使用卷积神经网络(CNN)进行目标识别。
对于CNN网络，其主要通过训练过程来获取目标识别的能力。
训练过程中，网络通过不断调整各层神经元之间的权重，使得网络能够对不同类别的目标进行准确的辨识。
在使用过程中，将测试图像送入网络中，并根据网络输出的概率值来识别目标类别。
2. 目标跟踪模块目标跟踪模块主要使用基于像素级相似度度量的核相关滤波器(KCF)算法实现目标的追踪。
该算法的特点是采用离散余弦变换(DCT)对像素级的图像块进行特征提取，进而使用核函数计算目标模板和待跟踪帧之间的相关性。
基于图像处理的目标跟踪与识别技术
基于图像处理的目标跟踪与识别技术在当今科技飞速发展的时代，图像处理技术已经成为了众多领域中不可或缺的一部分。
其中，目标跟踪与识别技术更是备受关注，其应用范围涵盖了从智能监控到自动驾驶，从医疗诊断到工业检测等多个领域。
让我们先来理解一下什么是目标跟踪与识别。
简单来说，目标跟踪就是在一系列连续的图像中，持续地确定某个特定目标的位置、形状和运动轨迹；而目标识别则是要准确地判断出所跟踪的目标是什么类别，比如是人、车辆还是动物等。
为了实现目标跟踪与识别，首先要获取高质量的图像数据。
这就像我们想要看清一个东西，首先得有一个清晰的画面。
图像的获取可以通过各种设备，如摄像头、扫描仪等。
但仅仅获取图像还不够，因为实际情况中的图像往往会受到各种因素的影响，比如光照条件的变化、物体的遮挡、背景的复杂等等。
这时候就需要对图像进行预处理。
就好像我们在烹饪前要先把食材清洗干净、切好一样，图像预处理就是对获取的原始图像进行一系列的操作，以提高图像的质量和可用性。
常见的预处理方法包括图像去噪、增强对比度、几何变换等。
图像去噪可以去除图像中的噪声，让图像更加清晰；增强对比度则能让目标和背景的差异更加明显，方便后续的处理；几何变换则可以对图像进行旋转、缩放等操作，以适应不同的需求。
在预处理之后，就可以开始进行特征提取了。
特征提取就像是从一堆杂乱的信息中找出关键的线索。
对于图像来说，这些特征可以是形状、颜色、纹理等。
比如，我们要识别一辆汽车，汽车的形状、颜色以及车窗、车轮等部位的纹理都可以作为特征。
通过提取这些特征，我们可以更有效地对目标进行描述和区分。
有了特征之后，接下来就是选择合适的算法进行目标跟踪和识别。
常见的算法有基于模板匹配的方法、基于区域的方法、基于特征点的方法等。
基于模板匹配的方法就像是拿着一个模板去图像中寻找与之相似的部分；基于区域的方法则是将图像分成不同的区域，然后对每个区域进行分析；基于特征点的方法则是通过跟踪图像中的一些关键特征点来确定目标的位置和运动。
图像处理中的目标跟踪与识别算法研究
图像处理中的目标跟踪与识别算法研究近年来，随着图像处理技术的不断发展，目标跟踪与识别算法逐渐成为研究的热点之一。
目标跟踪与识别在各个领域中发挥着重要作用，如智能监控、自动驾驶、医学影像等。
本文将对目标跟踪与识别算法进行研究，探讨其应用场景、发展现状以及未来发展方向。
一、应用场景目标跟踪与识别算法广泛应用于各个领域。
以智能监控为例，通过在监控视频中识别和跟踪人脸、车辆等目标，可以实现实时报警、目标追踪等功能，提升了监控系统的智能化水平。
在自动驾驶领域，目标识别和跟踪算法能够实时识别其他车辆、行人等障碍物，为自动驾驶系统提供决策依据，提高驾驶安全性。
此外，目标跟踪与识别算法在医学影像、航空航天等领域也有广泛应用，为相关领域提供了更精准的数据分析和诊断。
二、发展现状1. 基于传统图像处理的目标跟踪与识别算法早期的目标跟踪与识别算法主要基于图像处理领域的传统方法，如Haar特征、SIFT、HOG等。
这些方法通过特征提取和匹配的方式进行目标识别和跟踪，虽然具有一定的可行性，但在处理复杂背景、视角变化等问题时效果较差。
例如在复杂背景下的目标跟踪，传统方法容易受到背景干扰，导致跟踪失效。
2. 基于深度学习的目标跟踪与识别算法随着深度学习的兴起，基于深度学习的目标跟踪与识别算法逐渐成为主流。
深度学习通过构建深层神经网络，能够提取更高层次、更有意义的特征，从而提高目标识别和跟踪的准确性。
例如，利用卷积神经网络（CNN）进行目标识别，通过训练大量样本，网络能够学习到目标的特征表示，并在测试阶段进行分类。
近年来，随着深度模型的不断改进和算法的优化，基于深度学习的目标跟踪与识别算法已经取得了显著的进展，能够在大规模数据集上实现高准确率的目标识别和跟踪。
三、未来发展方向尽管基于深度学习的目标跟踪与识别算法已经取得了重大突破，但仍然存在一些挑战和亟待解决的问题。
首先，针对小样本、零样本学习等场景，目前的算法仍然存在较大的局限性，需要进一步研究。
基于图像处理的目标识别与跟踪技术研究
基于图像处理的目标识别与跟踪技术研究近年来，随着科技的不断进步和发展，图像处理技术也得到了不断的提高和完善，应用领域逐渐拓宽。
其中，基于图像处理的目标识别与跟踪技术，是目前受到广泛关注和研究的重要领域之一。
本文重点讨论了该技术的原理、应用场景、发展状况以及未来发展方向。
一、技术原理基于图像处理的目标识别与跟踪技术，其核心原理是通过对目标图像进行处理，提取出目标的特征参数，对提取出的特征参数进行匹配，以实现目标的识别和跟踪。
相比传统的目标识别和跟踪方式，该技术具有以下特点：1.自动化程度高：通过计算机对图像进行自动处理，从中提取目标特征进行匹配，实现目标自动追踪。
2.鲁棒性强：对于光照变化、背景干扰等情况，该技术能够做到较好的适应性，提高了目标识别和跟踪的鲁棒性。
3.可靠性高：目标识别和跟踪的成功率较高，可以满足实际应用需求。
二、应用场景基于图像处理的目标识别与跟踪技术，具有广泛的应用场景。
其中，主要应用在以下方面：1.视频监控：在各类场景下，通过安装监控摄像头，对目标进行图像捕获，通过目标识别和跟踪技术，实现对目标的实时监控。
2.自动驾驶：在自动驾驶车辆中，通过对前方交通情况进行监测和识别，实现车辆的自主驾驶和行驶安全。
3.物体识别：在工业生产流程中，通过对物体进行识别和跟踪，实现对其生产和加工的自动控制，从而提高生产效率和质量。
三、发展状况目前，基于图像处理的目标识别与跟踪技术已经发展成熟。
在应用上，也得到了广泛的推广和应用。
除了上述的应用场景外，该技术还广泛应用于日常生活中的人脸识别、手势识别等领域。
同时，在技术上，也不断进行着进一步的研究和发展。
对于算法的优化和改进、模型的优化和研究、提高实时性等方面，都有不断的探索和进一步的提高。
四、未来发展未来，基于图像处理的目标识别与跟踪技术还将继续有着广泛的应用前景。
不仅在传统的安防、交通、工业等领域中，而且在医疗、教育、娱乐等领域中也具有应用潜力。
基于图像处理技术的自动目标跟踪技术研究
基于图像处理技术的自动目标跟踪技术研究第一章、引言图像处理技术在现代科学技术中得到广泛应用，其应用范围不断拓展，其中之一就是自动目标跟踪技术。
自动目标跟踪技术可以应用于军事、民用、医学等领域，具有广泛的市场前景和应用价值。
本文将基于图像处理技术，对自动目标跟踪技术进行研究。
第二章、自动目标跟踪技术的基本原理自动目标跟踪技术是指通过计算机处理图像信息，自动检测并跟踪目标。
其基本原理是通过拍摄到目标的图像，利用图像处理算法进行目标识别和位置跟踪。
目标识别通常包括目标检测和目标识别两个步骤。
目标检测是指在图像中找到和定位目标所在位置，而目标识别是指对目标分类并识别其种类。
目标跟踪是指在目标被检测到后，通过计算机对目标进行跟踪。
目标跟踪通过计算机对目标进行预测和追踪，从而实现对目标的连续跟踪。
自动目标跟踪技术的基本流程包括：图像采集、图像预处理、图像特征提取、目标检测、目标追踪等步骤。
其中图像预处理包括灰度化、边缘检测、滤波等操作，用于提取目标图像特征，目标检测通过算法识别目标所在位置，目标追踪则是利用模型进行目标的跟踪和更新。
第三章、自动目标跟踪技术在军事领域的应用军事领域是自动目标跟踪技术的重要应用领域之一，用于军事目标识别、侦查和监视等领域。
军事目标跟踪技术通常需要快速识别和跟踪敌方装备和部队的移动和位置，以支持军事作战需要。
在军事领域中，利用计算机视觉和图像处理技术，可以实现对目标的自动检测和跟踪。
图像预处理和特征提取是实现目标跟踪的关键技术，例如利用归一化互相关法实现目标跟踪。
通过利用自动目标跟踪技术，可以提高对战场态势的实时监控和决策判断能力，以支持作战指挥决策。
第四章、自动目标跟踪技术在民用领域的应用自动目标跟踪技术在民用领域的应用也日益普及，例如监控系统、智能交通系统、医学图像处理等领域。
在监控系统中，利用自动目标跟踪技术可以实现对区域内目标的实时监控和预警。
在智能交通系统中，可以通过自动目标跟踪技术实现对车辆的跟踪和识别。
基于图像处理技术的目标识别与跟踪技术研究
基于图像处理技术的目标识别与跟踪技术研究随着科技的不断发展，图像处理技术也在逐步成熟，成为许多领域中不可或缺的组成部分。
其中，一种重要的应用便是目标识别与跟踪技术。
本文将从原理、技术及应用等方面探讨基于图像处理技术的目标识别与跟踪技术研究。
一、目标识别与跟踪技术的原理目标识别与跟踪技术是指通过图像处理技术，快速高效地从复杂背景中提取出目标，并对其实时跟踪。
由于目标跟踪是指从视频序列中持续跟踪目标的位置和运动状态，因此适用于视频监控、机器人视觉等领域。
目标识别与跟踪技术的原理包括以下几个步骤：1. 特征提取：通过图像处理技术，提取目标的关键特征。
这些特征通常包括颜色、形状、纹理等。
2. 特征匹配：将提取出的特征与预设的模板进行匹配，在图像中找到目标的位置。
3. 目标跟踪：对特征匹配结果进行跟踪，实时更新目标的位置和运动状态。
二、目标识别与跟踪技术的技术分析目标识别与跟踪技术的实现需要依靠多种图像处理技术，主要包括以下几种：1. 颜色模型：通过颜色空间的变换和颜色量化结构，将图像映射到其他颜色空间中，并用处理后的图像来计算目标的颜色特征，以识别目标并实现跟踪。
2. 形状模型：通过提取目标轮廓、边界等形状信息，建立目标的形状模型，以识别目标并实现跟踪。
3. 纹理模型：通过对目标纹理信息进行分析和处理，建立目标的纹理模型，以识别目标并实现跟踪。
4. 运动模型：通过分析目标在不同时间的位置和运动状态信息，建立目标的运动模型，以实现目标的跟踪。
此外，还有一些高级的技术，如基于机器学习的目标识别与跟踪技术。
这种技术可以通过多次训练来根据已有数据自适应地学习识别目标的知识，以提高识别的准确率和效率。
三、目标识别与跟踪技术的应用通过图像处理技术的目标识别与跟踪技术，可以应用于很多领域。
应用领域主要包括以下几个方面：1. 视频监控：通过图像处理技术，实现对各种视频数据来源的视频监控，包括安全监控、交通监控、环境监控等。
基于图像处理技术的目标跟踪与追踪系统设计与优化
基于图像处理技术的目标跟踪与追踪系统设计与优化摘要：目标跟踪与追踪系统是计算机视觉领域中重要的应用之一。
本文基于图像处理技术，设计和优化了一个高效的目标跟踪与追踪系统。
首先，通过深入了解目标跟踪与追踪算法的原理，选择了适合本系统的跟踪算法。
然后，根据系统的需求进行系统架构设计，包括数据采集、预处理、特征提取、目标匹配和结果输出等模块的设计。
最后，通过对系统进行优化，提高了系统的实时性和准确性。
1. 引言目标跟踪与追踪技术已经广泛应用于视频监控、智能交通系统、无人驾驶等领域。
它通过对视频序列进行处理，实时地追踪并准确定位运动的目标物体。
随着计算机视觉技术的快速发展，目标跟踪与追踪系统的性能和实时性得到了极大的提升。
本文基于图像处理技术，设计和优化了一个高效的目标跟踪与追踪系统。
2. 目标跟踪与追踪算法选择在目标跟踪与追踪系统中，选择合适的算法对最终结果的准确性和实时性至关重要。
本系统选择了常用的基于特征的目标跟踪算法，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
这些算法具有较高的准确性和良好的实时性。
3. 系统架构设计基于目标跟踪与追踪算法的选择，本系统设计了以下模块：数据采集、预处理、特征提取、目标匹配和结果输出。
3.1 数据采集数据采集模块负责从视频源中获取视频序列，并将其转化为图像序列。
常用的数据采集方式包括摄像头采集和视频文件读取。
为了提高系统的实时性，本系统采用了摄像头采集方式，使用现代高性能摄像头采集视频信号。
3.2 预处理预处理模块对采集到的图像序列进行处理，以减少图像噪声、消除光照变化和增强目标的对比度。
通常的预处理方法包括均值滤波、中值滤波、直方图均衡化和归一化等。
3.3 特征提取特征提取模块从预处理后的图像序列中提取目标的视觉特征。
常见的特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
本系统综合考虑了多种特征，采用了多特征融合的方法，提高了系统的鲁棒性和准确性。
3.4 目标匹配目标匹配模块根据提取到的特征信息，在连续的图像序列中找到目标的位置。
一种用于目标识别的图像融合算法
一种用于目标识别的图像融合算法
王加;蒋晓瑜;纪伯公
【期刊名称】《激光与红外》
【年(卷),期】2008(038)001
【摘要】随着越来越多的装甲车辆装备了红外图像传感设备,使得将可增强战车侦察力的多传感器图像融合技术运用到火控系统的改进中成为一种趋势.针对这一情况,提出了一种基于IHS空间的红外与可见光图像的像素级融合算法.该算法基于IHS空间建立源图像灰度级与色调、饱和度和亮度等与人的感知颜色特征之间的函数关系,通过矩阵转换,得到融合图像的RGB值,可输出显示.实验结果显示:采用该融合算法得到的融合图像目标突出、色彩自然,具有较好的视觉效果,有助于伪装目标的识别.
【总页数】4页(P92-95)
【作者】王加;蒋晓瑜;纪伯公
【作者单位】装甲兵工程学院控制系,北京,100072;装甲兵工程学院控制系,北京,100072;装甲兵工程学院控制系,北京,100072
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.一种用于紫外成像系统的PCNN图像融合算法 [J], 马立新;张建宇;项庆
2.一种用于图像目标识别的神经网络及其车型识别应用 [J], 刘怡光;游志胜
3.一种用于彩色图像目标识别的自适应阈值分割方法 [J], 杨星;陆宇平
4.一种新的证据组合规则应用于序列图像目标识别 [J], 杨阳;程咏梅;潘泉;张洪才;苗壮
5.一种用于纤维增强复合材料微观结构图像目标识别的改进模糊分类系统建模方法[J], 万永菁; 林家骏
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种新的纹理分析算法在目标探测中的应用
一种新的纹理分析算法在目标探测中的应用姚军;蒋晓瑜;杜登崇;刘燕群【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2008(044)020【摘要】针对在复杂图像中目标探测难度高、效果差这一问题,对图像的纹理特征进行研究,提出了一种新的基于纹理分析的目标探测方法.首先,利用小波边缘检测算法,获取图像的边缘信息.接着,采用水平模板与垂直模板对图像进行扫描操作,并根据目标区域的纹理特征,滤除大部分非目标区域,获得目标的粗定位结果.最后,结合边缘信息和粗定位结果,采用边缘分析的方式定位目标区域.实现目标的成功探测.通过目标靶图像实验,验证了该算法的准确性,稳定性和抗干扰性,在复杂背景条件下其识别率达到了99.3%.该算法通用性强、识别准确、效率高,是一种有效的目标探测方法.【总页数】4页(P178-180,211)【作者】姚军;蒋晓瑜;杜登崇;刘燕群【作者单位】装甲兵工程学院,控制工程系,北京,100072;装甲兵工程学院,控制工程系,北京,100072;装甲兵工程学院,控制工程系,北京,100072;装甲兵工程学院,控制工程系,北京,100072【正文语种】中文【中图分类】TP242.6【相关文献】1.一种新的B-Snake算法在目标轮廓跟踪中的应用 [J], 邱书波;王化祥;梁志伟2.一种新的混合智能粒子滤波算法在雷达机动目标跟踪中的应用 [J], 陈志敏;薄煜明;吴盘龙;陈沁欣3.一种新的信号分解算法及其在机动目标ISAR成像中的应用 [J], 王勇;姜义成4.一种新的模糊控制多模型算法在目标跟踪中的应用 [J], 国强;贺紫兰5.一种新的免疫多目标优化算法及其在锅炉燃烧优化中的应用 [J], 周霞;沈炯;沈剑贤;李益国因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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点 ) ,在此情况下 ,我们认为从 K 点开始向正右方有连续 3或
4个点 (或其它数目 )均为白点的话 ,那么可认 为点 F 和点 K
之间是连 续的 ,即点 O到点 K 之 间有条直线 ,垂直方向的 直 线检测也同理。
( 3)角点检测。 以直 线检测为基础 ,如果从同一点 出发 的互相垂直的两条直线满足最小长度要 求 ,则认为该点 可能 是一个角点 ,要想确定该角点是不是目标的角点就还得 检测 其对 角方向上是 否还存在 对应的另一 个且满足长 宽比要 求 和闭合性要求的角点 ,如存在则可认为该点是目标上的 一个 角点。
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31, Suppl em June, 2006
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火力 Con trol
与指挥控制 and Command
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文章编号: 1002-0640-( 2006)增刊 -0012-03
第增 31刊卷
基于图像处理的自动目标识别和跟踪算法初探
蒋晓瑜 ,何东亮 ,汪 熙
(装甲兵工程 学院 ,北京 100072)
特征如果不能用计算机语言表述的话 ,所提取的特征也
就无效了。 本例的特征提取算法从直线的检测开始。
( 1)图像的预处理。对二值图像进行 处理最方便 ;第一步
就是把图像 预处理成 二值图像 ,既要二 值化 ,又要保 持其轮
廓特征 ,这里采用边缘检测方法。检测算子为 Prew itt算子如
图 4所示 (包括水平和垂 直两个方向 ) ;而后就 是选择合理的
Abstract: It i s a challeng e t o reco gni ze the targ et ef fectiv ely a nd t rack i t beti mes o n the backg ro und of com plica ted ba tt lefield. Thi s paper ex plains the theory of automa tic targ et recog niti on a nd t arget t racki ng o n the base of an act ual ca se, and present s t he detai led algo ri thm. At last , so me i ssues that should be solved in the f uture are put fo rwa rd.
以 G点为 基点 ,如 I 为白 点则以 I 为基点 ;此 后各点 依此 类 推。 这里有另一个问题: 如果目标的轮廓有微小的中断 该如
何处理呢? 本算法采用一种叫“断点容忍”的 方法来解决 ,依
旧用图 5来说明: 如果点 O、 A、 E、 F 均 已检测出是 在一条 直
线上 ,但点 F 的正 右方有连 续两个 (或其他数 目 )断 点 (即 黑
由于 A T R技 术的重要性 ,它已 成为国内 外信息 处理技 术发展的重点。 该类系统分为三个主要部分 ,如图 1所示:
目前基 于图像 处理的 A T R技术 的理论 和方法 主要有 以下 4种:
( 1) 经典的统计图像识别方法。该方法以概率统计理论 为基础 ,图像模式 用特征向量 描述 ,找出决策 函数进 行模式 决策分类。 目前主要使用的统计图像识别方法有两类: 基于 似然函数的模式分类方法 ,主要有 Bayes判决准则、 Fisher 判 决准则等。 另一类是基于距离函数的模式分类方法 ,是一种 集群分析技术。 该方法应用并不广泛。
摘 要: 复杂战场背景下对目标 进行有效的识别和及 时的跟踪是一个具 有挑战性的课题。 结合 一个实际案例 ,在实践中 对目标自动识别和跟踪的基本理论进行 阐述和探讨 ,并提出了具体的实现算法。 最后对基于图像处理的目标自动识别和跟踪 算法进一步的研究进行了展望。
关键词: 自动目标识别 ,目标跟踪 ,特征提取 ,断点容忍 中图分类号: T P242 文献标识码: A
阈值将 边缘 检测后 的图 像
二 值化 ,目 标 的 轮 廓 呈 白
色 ( 255的灰度值 )。图像的
预 处理 工 作 宣 告 完 成 ; 处
理结果如图 5所示 ,目 标轮
廓很明显 ,角点、边、角、闭合特征均很突出。
( 2)直线检测。 检 测直线可 用霍克变 换 ,但那计 算量太
大 ,难以保证实时性。 故采用了一种近似的直线检 4)目标有 4个直角 (近似 )。
( 5)目标轮廓是闭合的 (近似 )。
由几何知 识知道 ,该目标的 基本特征 是直线 ,因 为无论
长宽、平行、长 宽比还是 直角、轮 廓闭合等 特征 ,无一 不是用
直线来表述的。所以其特征提取的关键就落在直线的检测上
了。
3. 3 特征提取算法的实现
Automatic Target Recognition and Tracking Algorithm on the Method of Image Processing
JIAN G Xi ao-yu, HE Dong-liang , W AN G Xi
( Academy of Armored Force Engineering ,Beijing 100072,China)
里的灰度值相当 ,甚至还高一些。 所以实际可 用的特征是目
标的形状特征 ,语言描述出来有以下几点:
( 1)目标的四条边 ,图上目标长宽虽与目标远近有 关 ,但
长度均在一定范围之内。
( 2)目标的四边两两平行 ,要么水平 ,要么垂直 (近似 )。
( 3)长宽比基本为定值 ,与目标远近无关 ,这里是 2(目标
图 3 识别对象
子后边是一片树林 ,前方是一片水泥平地。
3. 2 目标特征分析
识别对象最明显的特征是其形状和灰度值。但是其亮度
特征实际上是分类错误概率很高的特征 ,直 接的观察并不可
靠 ,因 为这里存在 一个“同时对 比度”问题 ,就图 3中 目标下
方的白色地面区域和上方的天空区域 ,其灰 度值和目标区域
( 4)长宽比约束。因为直线检测就水平和垂直两个方向 , 故长宽比用来做约束条件 ,过同一点的两条直线要满足 长宽 比条件 ,才可认为该点是可能的角点。
( 5)闭合性 检测。 如图 7所 示 ,O 1、 O2是两个 可能的 角 点 , O1C、 O1D是过 角点 O1的两条互 相垂 直 的直线 , O2A、O 2B 是 过角点 O2的两条 互相 垂直的直 线 ,如果直 线 O1D、 O2A 在 图中所示的圆圈范围之内 ,直线 O1C、O2B 在也在图 中所示的另一圆圈 范围内 ,则可 认 为直线 O1D、 O2A 相交 (即连 通 ) ,直 线 O1C、 O2B 相交 (即 连通 ) ,则 认为该轮廓是闭合的。即这里有
( 2) 句法 (或结构 )图像识别方法。句法图像识别方法是 基于形式语言理论的概念为基础的。 它分析图像的结 构 ,把
蒋晓瑜 ,等: 基于图像处理的自动目标识别和跟踪算法初探 · 1 3·
复杂结构的图像看成由简单的子图像所 组成 ,又把最简 单的 子图像作为基元 ,从基元的集合出发 ,按照一定 的文法 (构图 规则 )去描述比较复杂的图像。给定一个输入模式基元串 ,判 别其是否被文法识别器接受的过程就是 图像识别。由于提取 图 像基元 特征 的困难 ,句 法图 像识别 的方 法应 用得 并不 广 泛。
特征形成。 根据被识别的对象产生一组 原始特征 ,它们 可以是传感器的直接测量值 ,也可以是将传感器的测量 值作 某些计算后得到的值。
特征选择。特征选择就是从众多特征中选 出最具有代表 性的 ,易于用计算机语言描述的特征。
特征提取。 特征提取是另一种减少特征维数 的方法。 在现有 的图像处理 的 A T R 系统中 ,常用 的特征量有 如 下几类: ( 1)长宽比 ,指目标最小外接矩形的长度与宽度的比值 。 ( 2)连通性和闭合性 ,主要指图像中区域 是否连通 ,轮廓 曲线是否闭合。 ( 3)角点 ,即图 像轮 廓中 突变 的部 位 ,这是 很明 显的 特 征 ,而且在目标被局部遮挡或图片污损的情况下该特征 也还 会明显如初。 ( 4)矩 ,二维矩具有平移不变性、伸缩不变性和旋转 不变 性 ,从而具有良好的识别性能。 ( 5)纹理特征 ,这是对图像灰度分布的空 间描述 ,是 图像 局部性质的统计 ,重要方法有共生矩阵法和分形法。
的第一 个白点为 O 点 ,这
一点 有可能 就是角 点 ,故 可 能 存 在过 这 点 的 两条
图 5 二值化结 果
垂直的直线: 一条是水平方向的 ,一条是垂直方向的。以 O 点
为基点先向右逐点搜索 ,如果 A 点为白点 (灰度为 255) ,则认
为 OA 是条直线 ,之后以 A 点为基点继续搜索 ;如果 A 点是黑 点 (灰度为 0)则看 G点和 I 点 (先 G点后 I 点 ) ,如 G为白点 ,则
收稿日期: 2006-01-25 作者简介: 蒋晓瑜 ( 1967- ) ,男 ,湖南人 ,博士生导 师。
性 ,以 及目标本身 可能发生的 姿态变 换、缺 损、模 糊和遮 挡 , 使得 A T R技术是一个复杂的过程。 总的说来 ,一个 A T R系 统应该具有 在复杂背 景以及各种 天气情况 下检测、分类、识 别目标 的能 力 ,这样才 能有 针对性 地对 目标 进行 持续 的跟 踪。
· 1 4· 火 力 与 指 挥 控 制 2006年 增 刊
如图 6所 示 ,图中每 个小
方格 代表一 个象素 点 ,其
灰 度 值 只 有 0 和 255两
种。假设检测的起始点为
左下 角的第 一点 ,按从左
至右 的方向 进行 ,检测到
Key words: auto matic targ et recog nitio n, ta rg et t racki ng , f eat ure ex t raction, t olerance of break