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导弹图像末制导中的运动目标识别与跟踪方法研究

作　者: 马春飞
导　师: 张泽旭
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 飞行器设计
关键词: 精确制导序列图像目标特征识别卡尔曼滤波自适应粒子滤波
分类号: TJ765
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

信息化条件下的作战环境复杂多变,对精确制导武器提出了更高的要求,精确制导武器的核心是精确制导技术,它要求能够实现对目标的精确探测、识别和跟踪。本文立足于当前导弹末制导领域先进的理论成果,对图像末制导技术中的运动目标识别与跟踪处理技术进行深入的研究。首先,在目标识别算法方面,从像素级与图像级分别对运动场景中的目标图像进行多种特征算法的研究,如颜色直方图特征、NMI (Normalized Moment Inertia)归一化转动惯量特征、边缘直方图特征等；以直方图方法为基础,引入一种兼顾统计信息与空间分布信息的颜色自相关直方图识别算法,以解决目标与背景颜色分布相似带来的误识别问题。其次,在目标跟踪算法方面,对线性卡尔曼滤波方法和非线性粒子滤波方法进行对比仿真实验分析与算法特性验证；对真实场景中的可见光及红外序列图像,利用目标特征结合滤波方法实现运动目标的识别与跟踪,并对跟踪误差结果进行分析；通过对真实序列的仿真实验,分析粒子数、重采样技术、运动方程噪声等环节对粒子滤波算法的影响,提高算法的跟踪精度。最后,通过原理分析与序列图像实验结果分析,提出一种改进的自适应粒子滤波算法,适时的调整粒子数、重采样间隔及运动方程的噪声方差,保证跟踪精度的同时,有效地降低滤波算法的计算复杂度,提高了跟踪算法的实时性和鲁棒性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章绪论  9-16
  1.1 课题来源及研究目的和意义  9-11
    1.1.1 课题来源  9
    1.1.2 课题研究的目的与意义  9-11
  1.2 国内外研究现状  11-14
    1.2.1 运动目标识别方法的研究现状  11-12
    1.2.2 运动目标跟踪方法的研究现状  12-14
  1.3 本文的主要研究内容  14-16
第2章图像识别方法研究  16-28
  2.1 基于像素级的目标识别算法  16-22
    2.1.1 灰度直方图方法  16-18
    2.1.2 颜色直方图方法  18-19
    2.1.3 一种颜色自相关直方图方法  19-22
  2.2 基于图像级的目标识别方法  22-26
    2.2.1 边缘直方图特征  22-23
    2.2.2 NMI特征  23-26
  2.3 特征对比实验结果及其分析  26-27
  2.4 本章小结  27-28
第3章目标跟踪方法研究  28-78
  3.1 基于Kalman Filter的目标跟踪方法  28-34
    3.1.1 Kalman Filter原理  29-30
    3.1.2 Kalman Filter跟踪模型及算法流程  30-34
  3.2 基于Particle Filter的目标跟踪方法  34-50
    3.2.1 贝叶斯滤波  34-36
    3.2.2 蒙特卡洛方法  36-37
    3.2.3 粒子滤波原理  37-42
    3.2.4 基于Particle Filter的目标跟踪方法实现  42-50
  3.3 目标跟踪算法仿真与序列图像实验结果分析  50-76
    3.3.1 基于Kalman Filter与Particle Filter的对比仿真实验  50-52
    3.3.2 序列图像实验结果  52-57
    3.3.3 实验设计及结果分析  57-76
  3.4 本章小结  76-78
第4章一种改进的自适应粒子滤波目标跟踪方法  78-88
  4.1 粒子数的自适应  78-79
  4.2 重采样间隔的自适应  79-80
  4.3 运动模型的自适应  80-81
  4.4 自适应Particle Filter算法设计  81-83
  4.5 算法仿真实验及结果分析  83-87
  4.6 本章小结  87-88
结论  88-89
参考文献  89-93
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果  93-95
致谢  95

导弹图像末制导中的运动目标识别与跟踪方法研究

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