目标识别与跟踪在激光主动侦查中的研究

摘要

目标识别与跟踪技术是当今世界的热点研究课题。运动目标识别与跟踪系统就是要实时地搜索、识别图像目标，确定其位置。该技术广泛应用于军事与民用领域的各个方面：预警、侦查、火控、制导、环境监控。 论文主要研究的是应用于激光主动侦查的激光光斑的实时识别与跟踪算法，同时研究了字符叠加系统，它将获取到的关于光斑位置信息的数据叠加到视频中去，实现对激光光斑的实时侦查。 论文选取了适用于激光光斑的识别与跟踪定位的算法，并对某些经典算法进行了优化和探讨，对多种算法进行了仿真与比较。运动目标的识别与跟踪定位算法主要分为预处理、目标识别与目标跟踪算法三部分。本文对每部分的算法进行了详细的分析，预处理部分采用了中值滤波和均值滤波法，并做了比较。目标识别算法采用帧间差算法，然后对帧间差图像运用Otsu法闽值分割，得到了二值化的差分图像。目标跟踪算法对两种经典的光斑跟踪算法进行了分析，分别为：重心法和圆拟合法，并且对两种算法进行了比较、做了误差分析。此外，本文还对在上述算法进行了改进，在帧间差算法情况下阈值分割采用了经验值。引入了波门的概念，减少了背景噪声干扰，提高了运算速率。同时还讨论了暗背景情况与光斑运动速度较快情况下的光斑识别与跟踪算法。 本文基于专用芯片μPD6450设计了视频字符叠加模块。该模块在微处理器AT89C51的控制下，运用μPD6450实现视频字符叠加，可以把激光光斑的坐标信息，在视频图像上叠加相应的字符，使测量结果更直观地呈现在观测者眼前，从而达到实时监测光斑的运动情况。本文给出了该模块的硬件与软件方案设计、各个部分电路原理及主要的程序，并且通过试验证明此模块具有字符稳定、可靠性高、硬件电路体积小，功耗低等优点，目前已应用于实际系统中。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：图表目录

声明

第一章绪论

1.1课题的研究背景与意义

1.2课题的研究现状及发展前景

1.3本文的工作及内容安排

第二章目标识别与跟踪定位的系统构成与相关原理

2.1系统构成设备简介

2.1.1激光源

2.1.2 CCD摄像头

2.1.3数字图像采集卡

2.1.4编译环境

2.2图像与视频信号处理

2.2.1数字图像处理的基本概念

2.2.2视频信号

2.3目标识别与跟踪定位的算法

2.3.1预处理

2.3.2识别算法

2.3.3跟踪定位算法

第三章运动光斑识别与跟踪系统

3.1算法流程图

3.2图像序列预处理

3.2.1噪声模型

3.2.2均值滤波

3.2.3中值滤波

3.3光斑识别算法

3.3.1帧间差算法

3.3.2 OTSU的自动阈值分割

3.3.3波门设定

3.3.4波门内的阈值分割算法改进

3.3.5帧间差与波门的噪声抑制评估

3.4光斑定位算法

3.4.1重心法

3.4.2圆拟合法

3.4.3算法比较

3.5改进的算法与特殊环境下的光斑识别

3.5.1暗背景下的光斑识别与跟踪

3.5.2运动速度较快的光斑识别与跟踪

3.6本章小结

第四章字符叠加系统

4.1系统结构

4.2芯片μPD6450简介

4.2.1芯片特点

4.2.2引脚说明

4.2.3控制命令

4.2.4黑白字符叠加原理

4.3字符叠加系统的硬件设计

4.3.1硬件原理框图

4.3.2视频输入、输出电路

4.3.3行、场同步分离电路

4.3.4字符与视频信号叠加电路

4.3.5串行通信电路

4.4字符叠加系统的软件设计

4.4.1程序流程图

4.4.2软件设计

4.4.3主要程序

4.5抗干扰措施与系统调试

4.5.1抗干扰措施

4.5.2调试及总结

4.6本章小结

第五章总结与展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果

个人简介