飛機紅外圖像的識別跟蹤算法研究.pdf

1、紅外制導是一種被動的制導方式。因其隱蔽性強、探測距離遠、空間分辨率高，在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中紅外面源制導也得到了廣泛的應用。當紅外探測器離目標較遠時，目標在圖像以點的形式出現(xiàn)，此時的自動識別系統(tǒng)很容易將誘餌彈當作被識別對象而錯失對目標的捕捉.因此紅外成像中占有一定比例面目標的重新檢測識別是非常有必要的。面目標呈現(xiàn)豐富清晰的輪廓特征和灰度分布，可對其要害部位進行定位和跟蹤，但目前對飛機要害部位的識別攻擊研究還比較少。針對這種情況，本文在紅外圖像中飛

2、機的識別和要害部位的跟蹤方面展開研究。
　　本文首先研究了基于特征的模板匹配識別算法。研究對比了融合幾何特征、統(tǒng)計特征的匹配算法和基于不變矩的傅里葉描述子兩種不同的特征提取算法，第一種匹配算法對于樣本中的5個模板可達到70％左右的識別率，對于本文引入的干擾飛機誤匹配在15％;后者的識別率可達90％以上，誤匹配率在4％以下。并提出基于不變矩的傅里葉描述子和多邊形近似的方法，解決了傳統(tǒng)的歸一化傅里葉描述子中由于去除初始點而干擾傅里葉相

3、位信息及邊緣點數(shù)多的問題，最終傅里葉描述子由50個降低到24個，降低維數(shù)災難，提高識別算法運行效率。
　　其次研究了圖像分割算法，本文提出了一種結合背景復雜度的自適應分割算法。本算法首先對目標圖像進行FCM聚類算法分析，結合算法結果，判斷背景復雜度，然后采用閾值分割和邊緣檢測算法，形成自適應的圖像分割算法。該算法能夠適應目標大小的變化，同時還可以排除飛機背景中光照后云對圖像分割的影響。
　　最后研究了飛機要害部位定位跟蹤，首

4、先提取飛機尾噴管模板，通過相關跟蹤算法對連續(xù)幀圖像的尾噴管進行定位并跟蹤;提出對相關算法優(yōu)化，主要在兩個方面，第一個減小搜索區(qū)域提高算法對圖像處理的運行效率，第一幀在目標最小外接矩形搜索，第二幀采用十字交叉搜索算法;第二個對尾噴管模板和連續(xù)幀圖像進行二值化處理，即減少算法的計算量。經過實驗運算，沒有優(yōu)化的相關跟蹤算法運行時間71.634s，經過優(yōu)化后的相關跟蹤算法運行時間20.372s。
　　在相關跟蹤方面，目標發(fā)生旋轉、縮放形態(tài)