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基于分形与GVF Snake的目标检测及KLT跟踪技术研究

作　者: 胡鹏博
导　师: 刘晓利
学　校: 南京理工大学
专　业: 导航、制导与控制
关键词: 电视导引头 图像识别 目标检测 人造目标 分形 微分计盒算法 梯度向量流 动态轮廓模型 支持向量机 KLT DSP
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
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内容摘要


本文进行了运动目标自动检测、识别和跟踪的相关算法研究,以便为可见光电视导引头提供相关技术支持。主要内容如下：第一,针对人造目标图像检测,提出了基于分形理论和改进梯度向量流(GVF)动态轮廓(Snake)模型的算法。该算法应用微分计盒快速算法确定Snake初始轮廓,基于改进GVF模型确定目标真实轮廓。实验表明,该算法克服了其他分形算法逐点扫描效率低的缺陷,并较好地从自然背景中提取了目标图像的轮廓。第二,首先研究了目标图像的特征提取方法,在分析人造目标特点的基础上,选取轮廓、仿射不变矩与Hu不变矩特征。其次,研究了支持向量机分类器算法原理、分类、特点以及核函数的选取。最后,对飞机与坦克人造目标运用支持向量机分类器分类识别。实验表明该分类器识别率高,鲁棒性强。第三,深入研究了KLT运动目标跟踪算法,为提取高跟踪精度,将金字塔算法成功引入特征点跟踪算法中；针对跟踪过程中特征点丢失问题,改进了特征点提取算法。最后,将改进的KLT跟踪算法移植到TMSDM642处理器中,并从DSP硬件及软件层面出发进行了相应的优化。通过实验验证了移植算法的可靠性。本文对运动目标检测与跟踪算法进行了深入的研究,并将跟踪算法成功移植到DSP中,实现了稳定、可靠的运动目标检测与跟踪试验。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-5
目录  5-8
1 绪论  8-13
  1.1 研究背景及意义  8
  1.2 课题国内外研究现状  8-12
    1.2.1 目标检测方法研究现状  8-9
    1.2.2 目标识别方法研究现状  9-10
    1.2.3 目标跟踪方法研究现状  10-12
  1.3 主要研究内容  12-13
2 目标检测算法  13-29
  2.1 常用的目标检测算法  13-15
    2.1.1 差分法  13
    2.1.2 自适应阈值分割  13-14
    2.1.3 模块匹配法  14-15
    2.1.4 混合高斯模型  15
  2.2 基于改进Snake模型的目标检测算法  15-25
    2.2.1 引言  15-16
    2.2.2 分形基础  16-20
    2.2.3 Snake模型  20-21
    2.2.4 GVF Snake模型  21-23
    2.2.5 基于分形和GVF Snake模型的目标检测快速算法  23-25
  2.3 实验结果与分析  25-28
    2.3.1 实验结果  25-27
    2.3.2 效率分析  27
    2.3.3 时间复杂度分析  27-28
  2.4 本章小结  28-29
3 目标的特征提取与分类识别  29-39
  3.1 目标特征提取  29-32
    3.1.1 轮廓特征  29-30
    3.1.2 仿射不变矩  30-31
    3.1.3 Hu不变矩特征  31-32
  3.2 支持向量机算法简介  32-36
    3.2.1 线性可分支持向量机  32-34
    3.2.2 线性不可分支持向量机  34-35
    3.2.3 非线性可分支持向量机  35
    3.2.4 支持向量机核函数  35
    3.2.5 支持向量机的特点  35-36
  3.3 基于SVM的人造目标分类实现  36-38
    3.3.1 分类器设计  36
    3.3.2 实验结果与分析  36-38
  3.4 本章小结  38-39
4 KLT目标跟踪算法及在DSP中的实现  39-60
  4.1 引言  39
  4.2 KLT跟踪算法原理  39-45
    4.2.1 特征点检测  39-42
    4.2.2 特征点跟踪  42-43
    4.2.3 算法伪代码  43-45
  4.3 DSP开发平台  45-49
    4.3.1 DSP的特点  45-46
    4.3.2 DM642硬件设计  46-48
    4.3.3 开发环境CCS以及DSP/BIOS简介  48-49
  4.4 跟踪系统设计  49-54
    4.4.1 系统软件模块框架图  49
    4.4.2 视频输入程序设计  49-51
    4.4.3 视频输出程序设计  51-52
    4.4.4 KLT跟踪算法流程图  52-54
  4.5 KLT算法在DSP中的系统优化  54-56
    4.5.1 合理设计数据类型  54
    4.5.2 软件流水  54-55
    4.5.3 消除存储器相关性  55
    4.5.4 库函数的调用  55
    4.5.5 存储器优化  55-56
  4.6 实验结果分析  56-59
  4.7 本章小结  59-60
5 总结与展望  60-62
  5.1 工作总结  60
  5.2 展望  60-62
致谢  62-63
参考文献  63-66
附录  66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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