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基于小波理论的目标检测与快速目标跟踪算法研究

作　者: 胡硕
导　师: 朱明
学　校: 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）
专　业: 光学工程
关键词: 小波理论起始点问题遗传算法模板更新轨迹预测
分类号: TN911.73
类　型: 博士论文
年　份: 2006年
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引　用: 8次
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内容摘要

本文通过对图像处理领域中自动目标识别技术以及快速目标跟踪算法的研究,找出一种切实可行的办法来解决目前靶场设备跟踪系统存在的一些问题。在目标检测的算法研究方面,本文从检测效果、运行时间和算法实现难度等方面考虑,选用curvelet变换进行图像增强和噪声滤除,同时结合小波变换进行边缘检测,以达到准确检测目标的目的。实验结果表明,在图像增强和去噪效果方面,curvelet变换的效果要大大优于其他同类方法,特别是在噪声严重的情况下curvelet变换优越性更为显著。本文研究了基于小波变换的形状匹配算法,并针对小波表达的起始点问题,引入了Zernike矩,提出一种起始点无关的小波系数形状匹配算法。算法首先对输入图像进行预处理后提取目标轮廓,生成具有平移、尺度不变的形状链状表达,并通过小波变换进行多尺度分析。然后计算各个尺度下的各阶Zernike矩,来解决小波变换的起始点问题,实现形状表达的旋转不变性。实验结果表明该算法适用于轮廓较明显的目标,同时具有速度快、精度高、鲁棒性强的优点。提出一种基于遗传算法的快速相关跟踪算法。针对图像数据的特点,采用新的编码方式,定义了新的交叉和变异算子。采用抽样法的初始化种群方式,并引入竞争进化策略,减少了迭代次数,有效降低了计算量。实验结果证明,在保证匹配精度的同时,该算法比原始算法在计算时间降低100多倍。针对传统相关跟踪算法中存在的一些问题,在分析多种模板更新算法的基础上,提出一种基于直方图信息的模板更新策略。同时,利用kalman滤波器完成目标大面积遮挡条件下对目标轨迹的预测,在一定程度上解决了相关跟踪中的遮

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-14
图表目录  14-16
第1章绪论  16-27
  1.1 研究的背景及意义  16-17
  1.2 国内外发展和现状  17-25
    1.2.1 单帧图像目标检测  17-22
    1.2.2 序列图像目标检测方法  22-25
  1.3 目标跟踪的主要研究内容  25-26
  1.4 本文主要研究内容及论文章节安排  26-27
第2章基于小波理论的目标检测算法研究  27-46
  2.1 引言  27
  2.2 基于小波分析的图像边缘检测方法  27-33
    2.2.1 小波变换基本原理  28-29
    2.2.2 小波多尺度局部模极大值边缘检测的原理  29-32
    2.2.3 小波函数的选取  32
    2.2.4 小波变换模极大值用于边缘检测的具体步骤  32-33
    2.2.5 实验结果  33
  2.3 基于CURVELET 变换的图像去噪与增强  33-44
    2.3.1 curvelet 变换的基本概念  34-36
    2.3.2 算法实现  36-38
    2.3.3 基于curvelet 变换图像增强方法  38-41
    2.3.4 利用curvelet 变换抑制图像噪声  41-44
  2.4 本章小结  44-46
第3章基于小波变换的形状匹配算法研究  46-62
  3.1 引言  46
  3.2 形状的表示方法  46-47
  3.3 基于各种不变量的形状匹配方法  47-52
    3.3.1 基于全局性几何特征  48
    3.3.2 基于变换域特征  48-49
    3.3.3 基于局部特性的形状匹配方法  49-52
  3.4 一种与起始点无关的小波系数形状匹配  52-61
    3.4.1 Zernike 矩简介  52-53
    3.4.2 目标形状的小波表达  53-54
    3.4.3 起始点问题  54-57
    3.4.4 匹配算法  57-58
    3.4.5 实验结果及分析  58-61
  3.5 本章小结  61-62
第4章基于遗传算法的快速图像相关匹配  62-80
  4.1 引言  62-63
  4.2 相关匹配算法简介  63-65
    4.2.1 相似性度量  63-64
    4.2.2 快速算法  64-65
  4.3 遗传算法简介  65-66
    4.3.1 标准遗传算法的基本流程  65-66
  4.4 基于遗传算法的快速图象匹配  66-74
    4.4.1 编码  67-68
    4.4.2 初始化种群  68
    4.4.3 设计适应度函数  68-70
    4.4.4 遗传算子  70-72
    4.4.5 引入竞争进化策略  72
    4.4.6 控制参数的确定  72
    4.4.7 算法的具体步骤  72-74
  4.5 实验结果及分析  74-78
    4.5.1 实验参数  74
    4.5.2 匹配计算量分析  74
    4.5.3 仿真结果及分析  74-78
  4.6 本章小结  78-80
第5章相关跟踪中模板更新策略及遮挡问题研究  80-99
  5.1 引言  80
  5.2 模板更新策略算法研究  80-83
  5.3 相关跟踪中遮挡问题研究  83-96
    5.5.1 遮挡问题的产生  83-85
    5.3.2 标准Kalman 滤波器  85-89
    5.3.3 扩展的kalman 滤波器（EKF）  89-91
    5.3.4 利用Kalman 滤波器进行轨迹预测  91-93
    5.3.5 实验结果与分析  93-95
    5.3.6 一种简单实用的轨迹预测方法  95-96
  5.4 跟踪状态的估计及状态的转换  96-98
    5.4.1 相关匹配准则的选取  96
    5.4.2 状态的估计及转换  96-98
  5.5 本章小结  98-99
第6章运动目标实时跟踪系统设计  99-111
  6.1 引言  99-100
  6.2 系统的基本任务及功能  100-101
  6.3 系统总体方案设计  101-108
    6.3.1 系统的基本构成与分层设计  101-102
    6.3.2 系统硬件设计方案  102-104
    6.3.3 系统的软件设计方案  104-108
  6.4 实验结果与分析  108-110
  6.5 本章小结  110-111
第7章结束语  111-114
  7.1 论文的主要工作  111-112
  7.2 论文的创新点  112-113
  7.3 结论与展望  113-114
参考文献  114-122
攻读博士学位期间文章发表情况  122-123
致谢  123-125
作者简介  125-126

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