学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
复杂背景下红外小目标探测与跟踪若干关键技术研究
作 者: 钱惟贤
导 师: 陈钱
学 校: 南京理工大学
专 业: 光学工程
关键词: 红外小目标跟踪 非均匀性 背景抑制 贝叶斯框架 数据关联 多假设跟踪 粒子滤波
分类号: TN215
类 型: 博士论文
年 份: 2010年
下 载: 129次
引 用: 1次
阅 读: 论文下载
内容摘要
复杂背景下红外小目标探测与跟踪技术是一种在军事和民用诸多领域有着广泛应用前景的技术。但由于小目标在图像中所占像素少,目标的细节特征丢失,很难与杂波形成有效区分。致使在复杂背景下小目标跟踪易出现丢失目标或错跟杂波的现象,这在很大程度上限制了小目标跟踪技术的发展与实用化。同时由于大量现有光电跟踪系统不能对小目标形成有效跟踪,其作用距离自然大打折扣。而如何实现稳定可靠的红外小目标跟踪正是本文所要重点突破与研究的内容。本文将从红外小目标探测与跟踪的一些关键性技术入手,逐一解决若干难题,最终实现复杂背景下红外小目标稳定可靠的探测与跟踪。为提高系统探测与跟踪能力,本文对复杂背景中红外小目标探测与跟踪的相关技术进行了深入研究。首先详细研究了红外小目标跟踪中的图像预处理技术,尤其对与红外小目标跟踪相关的基于场景非均匀性校正和背景抑制两个方面展开了重点研究。在非均匀性方面提出了空间域低通时域高通非均匀性校正算法、高频恒定统计非均匀性校正算法、基于最优化技术的条纹非均匀性校正算法,将基于场景非均匀性校正算法的收敛时间从上千帧缩短为只需要几十帧,同时对条纹非均匀性可以实现单帧的校正。在背景抑制方面提出了复滤波器组背景自适应抑制算法,将复滤波器的概念引入到了小目标图像检测中,能够有效抑制背景杂波,提高目标信杂比。本文建立了红外小目标跟踪的贝叶斯框架的核心论,构建了红外小目标跟踪的点迹和观测概率的数学模型。该框架与一般贝叶斯框架最大的区别是本文建立的贝叶斯框架是基于滤波与数据关联框架和基于目标建模与定位框架的融合。这种融合能有效提高小目标跟踪算法的性能。在该框架的基础上,本文引入了多特征概念,设计了多特征观测概率、多特征航迹似然概率。多特征的引入丰富了数据关联的手段,提高了数据关联的效率。本文同时提出了组合滤波技术,该技术与机动目标跟踪中的多模型法相比,能够极大降低计算量而不牺牲跟踪精度。本文提出了五个完整的复杂背景下小目标跟踪的算法,包括最大观测概率法、多特征PDA法、组合滤波最大观测概率法、粒子多假设法、转移受限粒子滤波法。这五个算法是贝叶斯框架下红外小目标跟踪的具体实现。最大观测概率法、多特征PDA法是将多特征引入到原有的最邻近法和PDA法中,这些专门针对红外小目标特征的引入,使得跟踪算法比原有算法在跟踪效果上获得很大的提高。组合滤波最大观测概率法是将组合滤波技术和最大观测概率法相结合的产物,并使得最大观测概率法能有效跟踪机动目标。粒子多假设法则是摒弃了原有多假设法回溯的问题,将多假设法改进成贝叶斯框架的算法,提高了算法的效率,节省了计算时间。转移受限粒子滤波法则通过多特征与粒子滤波的结合,并通过对重要密度函数进行专门针对红外小目标的改进,使得大量的粒子不再浪费在无用区域,降低了所需要的粒子数目,提高了粒子滤波在红外小目标跟踪中的效率。本文提出了图像处理器群接口总线技术、多处理器多线程技术。这两项硬件平台的关键技术借助多处理板、多处理器协同工作使得各种复杂的红外小目标跟踪算法在硬件平台中实时实现成为了可能。本文正是从复杂背景下小目标探测与跟踪的一些关键性技术入手,解决了各种困扰复杂背景下小目标跟踪的技术难题,最终推动复杂背景下小目标探测与跟踪技术的发展。
|
全文目录
摘要 5-7 Abstract 7-11 1 绪论 11-18 1.1 课题研究的背景与意义 11-12 1.2 复杂背景下小目标跟踪技术发展现状与前景 12-16 1.2.1 红外图像预处理技术现状分析 13-14 1.2.2 数据关联技术现状分析 14-16 1.3 论文结构 16-18 2 红外小目标跟踪中图像预处理技术 18-56 2.1 快速收敛的基于场景非均匀性校正算法 18-41 2.1.1 空域低通时域高通非均匀性校正算法 20-27 2.1.2 高频恒定统计法 27-31 2.1.3 基于最优化技术的条纹非均匀性校正算法 31-41 2.2 复滤波器组背景自适应抑制算法 41-55 2.3 本章小结 55-56 3 红外小目标跟踪中数据关联技术 56-86 3.1 小目标跟踪的贝叶斯框架 56-58 3.2 小目标跟踪的点迹形成 58-78 3.2.1 恒虚警率检测 58-63 3.2.2 点迹的特征变量 63-68 3.2.3 点迹的建模 68-78 3.3 航迹的多特征似然概率 78-79 3.4 组合滤波技术 79-85 3.5 本章小结 85-86 4 红外小目标跟踪完整算法 86-131 4.1 小目标跟踪波门的选择 86-87 4.2 最大观测概率法 87-95 4.3 多特征PDA法 95-103 4.4 组合滤波最大观测概率法 103-109 4.5 粒子多假设法 109-117 4.6 转移受限粒子滤波法 117-130 4.6.1 粒子滤波器 117-118 4.6.2 Mean-shift跟踪算法 118-120 4.6.3 Mean-shift粒子滤波算法 120-121 4.6.4 本文算法 121-130 4.7 本章小结 130-131 5 小目标跟踪信号处理模块的设计 131-144 5.1 图像处理器群接口总线技术 131-138 5.2 多处理器多线程技术 138-140 5.3 试验结果与分析 140-143 5.4 本章小结 143-144 6 结论与展望 144-146 6.1 全文工作总结 144-145 6.2 研究展望 145-146 致谢 146-147 参考文献 147-155 附录 155-156
|
相似论文
- 基于多Agent理论的卫星协同定轨技术研究,V474
- 基于VRPF的机动目标跟踪的研究,TN957.52
- 有标记点的人体三维运动数据获取方法的研究,TP391.41
- 基于粒子滤波的自主机器人视觉目标跟踪研究,TP242
- 空间红外目标仿真与跟踪技术研究,TP391.41
- 复杂场景中运动目标的检测与跟踪,TP391.41
- 无线传感器网络的目标跟踪算法研究,TN929.5
- 基于鱼眼相机的运动物体检测和跟踪,TP391.41
- 基于无线传感器网络的目标定位跟踪研究,TN929.5
- 基于图像信息的运动目标检测与跟踪算法研究,TP391.41
- 无线传感器网络定位及目标跟踪的研究,TN929.5
- 自主水下航行器组合导航算法研究与系统实现,U666.1
- 粒子滤波算法的硬件优化设计,TN713
- 轮式仿人机器人导航与路径规划研究,TP242
- 基于Petri网的网络入侵检测系统研究与实现,TP393.08
- GPU加速的粒子滤波PET图像重建算法,TP391.41
- 基于场景的非均匀性校正,TN215
- 基于粒子滤波的多分量调频定距侦察信号分离与参数提取,TN911.7
- 基于非均匀性的沥青路面施工质量控制与评价研究,U416.217
- 基于中层视觉特征和高层结构信息的互补目标跟踪模型,TP391.41
- 基于粒子滤波的目标跟踪算法研究及DirectShow实现,TP391.41
中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 光电子技术、激光技术 > 红外技术及仪器 > 红外探测、红外探测器
© 2012 www.xueweilunwen.com
|