视频图像中目标距离估计的研究

摘要

目标图像序列是实现目标视频跟踪定位的基础，在目标监控、防空、交通管理等领域有广泛的应用。特别是非合作目标的距离估计问题是成像探测中的一个技术难题，具有重要的应用价值。本文结合国家自然基金项目“基于单目图像和方向的测距系统及关键技术研究(N0.60872136)”的技术要求，主要研究目标距离估计算法的优化和实时实现技术、算法自动稳健实现。
　　 本文首先介绍了基于特征线段的目标距离估计模型和相关算法。该算法使用与目标距离相关的特征线段的测距算法。通过图像匹配技术，获得相邻两帧图像中不少于三个SIFT关键点，选取其中三个匹配点构造虚拟圆周，接着在该圆周上截取目标的特征线段，通过专门的测距方程估计目标的距离。算法的实时实现需要选用高性能DSP来实现，而算法的复杂性增加了实时实现的难度。
　　 其次，为了使目标距离估计算法达到实时性的要求，一方面对基于SIFT的图像匹配算法进行了优化；另一方面结合C64x+内核的特性，采用了中间变量引入、内联函数、以字访问短型数据、编译器选项设置、软件流水化和线性汇编等多种优化策略对距离估计算法程序进行了优化；最后基于DSP的存储结构进行了相应的优化。最终使目标距离估计算法达到了实时性的要求，即达到每秒处理25帧的处理速度。
　　 最后，进行了视频图像中目标距离估计算法的实用化技术研究。针对目标图像对比度低、视觉效果差的问题，首先研究了应用图像灰度分段线性拉伸、对数变换增强图像的对比度及其对提高距离估计算法适用性的作用。本文应用对数运算锐化图像的方法对图像进行增强，实验结果表明，该方法能够使目标距离估计算法相对于目标机动性有较强的适应性。考虑到图像在生成和传输过程中，常会受到各种噪声的干扰和影响，针对噪声图像研究了目标距离估计算法的应用增强问题。这些方法的运用增强了目标距离估计算法的实用性，同时增强了目标距离估计算法的稳健性。