学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

自动经纬仪跟踪测量中运动目标的跟踪算法设计

作　者: 康继平
导　师: 陈爱国；方欣欣
学　校: 内蒙古工业大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 自动经纬仪 VFW 运动目标检测与识别模板匹配目标预测
分类号: TH761.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 69次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载

内容摘要

自动经纬仪在航空,军事,及生活中有着广泛的应用。随着自动经纬仪的发展,针对某一特定领域适用的,性价比高的自动经纬仪成为目前研究的重点。本文针对自动经纬仪对气象气球的跟踪,实现了自动经纬仪自动跟踪系统中的图像处理算法。具体主要进行了以下几方面的工作:首先,开发了序列视频图像的实时采集系统。论文分析了软件实现视频采集的几种方案,为了能够复用大多数程序,降低开发难度,课题采用了一种基于VFW的视频采集方案。在VC6.0平台下实现了实时图像的采集,并通过使用回调函数使图像能够被实时处理。其次,在对跟踪目标及背景特征分析的基础上,将整个系统分为四个状态:搜索捕获状态,跟踪状态,记忆跟踪状态,人工干预状态。分别设计了每种状态下目标的自动检测,识别算法。论文主要对搜索捕获与跟踪状态下的检测,识别算法进行了设计和实验。搜索捕获状态下采用背景差分与圆形度判断相结合的方式检测与识别目标。跟踪状态下采用灰度模板相关匹配实现目标的检测与识别,并为近距离跟踪设计了“形心区域模板”,为远距离跟踪设计了“全目标模板”来实现匹配。为了提高系统的实时性,在跟踪状态下采用预测来限定匹配范围。最后,在VC平台下对所设计的算法进行了模拟实验,分析比较了实验结果,实验结果表明,搜索捕获状态下的算法能将具有一定圆形度的目标检测识别出来,算法是可行有效的。跟踪状态下,远距离与近距离跟踪时的检测识别算法都具有可行性。系统处理一帧图像的时间大约为0.9s,能满足课题的要求。整个算法达到课题的预期结果。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 课题的研究背景与意义  7-10
    1.1.1 自动经纬仪国外研究成果  7-8
    1.1.2 自动经纬仪国内研究成果  8-9
    1.1.3 图像跟踪的研究现状  9-10
  1.2 自动经纬仪工作原理  10
  1.3 自动经纬仪跟踪系统的发展方向  10-11
  1.4 课题目的  11-12
  1.5 课题的主要研究工作  12-13
第二章算法设计  13-22
  2.1 检测，识别算法  13-15
  2.2 跟踪算法  15-16
  2.3 算法设计  16-20
    2.3.1 目标及背景特征  17
    2.3.2 系统工作状态分析  17-18
    2.3.3 目标检测识别、跟踪算法设计  18-20
    2.3.4 系统实时性及健壮性方案  20
  2.4 本章小结  20-22
第三章视频采集系统的开发  22-34
  3.1 视频采集系统开发  22-25
    3.1.1 常用的软件采集方式  22-23
    3.1.2 Video For Windows 的主要功能  23-24
    3.1.3 AVIcap 窗口类函数  24-25
  3.2 视频捕获开发流程  25-28
    3.2.1 用AVIcap 窗口类函数实现视频捕获  25-27
    3.2.2 其他的AVIcap 窗口类函数  27
    3.2.3 开发的采集窗口示例  27-28
  3.3 图像预处理  28-33
    3.3.1 图像格式  28-29
    3.3.2 图像灰度化  29-30
    3.3.3 去噪声  30-31
    3.3.4 边缘检测  31
    3.3.5 二值化处理  31-33
  3.4 本章小结  33-34
第四章运动目标检测识别算法实现  34-52
  4.1 搜索捕获状态下目标检测  34-36
    4.1.1 背景差分检测运动物体  34-36
  4.2 搜索捕获状态下目标识别  36-42
    4.2.1 区域标记  36-37
    4.2.2 目标特征参数  37-40
    4.2.3 实验结果  40-42
  4.3 跟踪状态目标识别  42-50
    4.3.1 匹配算法  42-45
    4.3.2 灰度模板的提取  45-48
    4.3.3 灰度归一化相关匹配  48-50
  4.4 记忆跟踪及人工状态目标识别  50-51
  4.5 本章小结  51-52
第五章目标跟踪  52-64
  5.1 跟踪测量系统基本原理  52-53
  5.2 轨迹预测  53-54
  5.3 匹配算法改进  54-58
  5.4 跟踪结果及分析  58-63
    5.4.1 实验结果  58-61
    5.4.2 结果分析与改进  61-63
  5.5 本章小结  63-64
第六章总结与展望  64-66
  6.1 论文总结  64
  6.2 课题展望  64-66
参考文献  66-68
致谢  68-69
个人简介  69

相似论文

跟踪印花系统视觉检测算法研究,TP391.41
基于支撑向量机与模板匹配的眼底图像分割,TP391.41
网络视频监控系统设计与实现,TP277
高光谱影像图谱信息目标检测研究,TP391.41
红外探测系统中相关关键技术研究,TN215
基于机器视觉的跨座式单轨轨道梁晃动检测系统,TP274
基于混合P2P网络的应用层组播系统研究与实现,TP393.02
实时视频监控系统中运动目标检测与异常行为识别,TP391.41
基于达芬奇平台的智能视觉分析算法研究与实现,TP391.41
基于H.264的网络视频监控技术研究与实现,TP277
基于图像序列的运动目标检测与跟踪技术研究,TP391.41
工件检测中图像模板匹配的研究,TP391.41
基于目标检测和跟踪的Morris水迷宫视频分析系统的研究与实现,TP391.41
基于几何特征的快速模板匹配算法,TP391.41
语义特征造型中特征识别技术的研究,TP391.41
基于胸部CT图像的肺结节分割方法的研究与实现,TP391.41
军事运动目标的识别与跟踪研究,TP391.41
基于机器视觉的车辆识别算法的研究,TP391.41
基于CT图像的肺部疑似病灶区域分割算法研究,TP391.41
机器视觉中字符实时识别技术的研究,TP391.41
任意旋转角度视觉快速定位算法的工程实现,TP391.41