復雜再入光學目標的檢測與識別系統(tǒng)設計與實現(xiàn).pdf

1、電視跟蹤測量系統(tǒng)是靶場可見光目標自動識別系統(tǒng)的主體，作為多目標識別的背景知識，這里介紹了其功能系統(tǒng)，從視頻信號處理、數(shù)字圖像處理、灰度級閥值提取方法三方面分析了電視跟蹤測量系統(tǒng)的信號檢測原理，及其從視頻信號中如何把代表被測物體參數(shù)和物體的特征信息提取出來進行處理的機理。提出電視跟蹤測量系統(tǒng)需要實現(xiàn)對靶場再入復雜光學多目標的自動識別、目標選擇跟蹤等功能，必須解決的幾項關鍵技術：弱小目標處理技術、多目標處理技術、實時圖像處理技術和目標特征分

2、析提取技術。
　　按照一般的圖像處理技術，本文根據(jù)靶場再入復雜光學多目標自動識別的特殊要求，從弱小目標檢測開始，分析比較了靶場再入光學目標先跟蹤后檢測的優(yōu)越性；對圖像序列進行了預處理，去除了干擾、噪聲及差異，增加目標與背景的對比度，使原始信號變換成適合于計算機進行特征提取的形式；采用基于運動變化區(qū)域檢測的視頻圖像分割結合基于最小距離的多運動目標雙向正交提取技術對圖像進行分割，并利用攝像空間轉換消除了背景變化影響；設計了數(shù)字自適應多

3、波門系統(tǒng)，探討了波門對多種目標形狀的提取中心位置的確定，并對波門提取跟蹤目標的工作模式進行了分析；最后用軌跡關聯(lián)技術對跟蹤目標的同一性進行判別，效果明顯。這為圖像目標的自動識別奠定了基礎。
　　靶場再入多目標物理現(xiàn)象非常復雜，這是以往多年來靶場光學測量設備不能正確進行目標識別的原因。本論文對此進行了分析，并對再入目標的發(fā)光特性和運動特性進行了比較。通過分析比較可知，靶場再入光學多目標雖然沒有紋理、顏色、形狀、模型等典型特征，單各目

4、標間還是略有差異：各目標發(fā)光時間先后略有差別、發(fā)光強度有所不同；各目標雖不明確，但相互間大小差別可知；各目標相互間相對位置雖不確定，但其位置變化有跡可循；各目標運動方向雖大體一致，但在視場中顯示時，卻有些目標略有不同；各目標的運動絕對速度雖相差無幾，但從視場中觀察，各目標相互間運動速度有快慢之分，而且有些目標的速度變化相對穩(wěn)定。這是從再入復雜光學多目標中識別出彈頭的基礎。
　　在對圖像分割和目標特征分析的基礎上，本論文研究設計了對

5、分割出來的多目標圖像對象進行自動識別的方法。識別方法中首先對于多目標部分較明顯的特征進行直接應用，排除部分干擾；然后利用光流方程對圖像序列中分割出來對象的特征進行跟蹤，同時用卡爾曼濾波方程對圖像對象進行運動預測，為目標識別奠定基礎；最后，通過對各目標相對位置與大小的匹配、融合各目標相互間的相對速度和運動方向的匹配，實現(xiàn)各目標光學特征和運動特征的融合，從而實現(xiàn)對復雜光學多目標的自動識別。
　　針對多年來靶場未能實現(xiàn)真正意義上的光學多

6、目標自動識別跟蹤的原因，本論文根據(jù)多目標圖像自動識別系統(tǒng)的基本任務與功能，討論了系統(tǒng)分層設計思想，針對不同要求，設計了基于現(xiàn)有設備的有限改進和全新配置的兩種硬件系統(tǒng)，及兩種不同的軟件運行方式，介紹了系統(tǒng)的工作原理與對目標的選擇跟蹤，并最終實現(xiàn)了該系統(tǒng)。靶場實用結果表明，該系統(tǒng)運行可靠，跟蹤穩(wěn)定，能對再入復雜光學多目標完成實時自動識別與跟蹤。該系統(tǒng)的實現(xiàn)，對靶場完成導彈型號試驗任務有著重要意義。
　　總之，光學多目標自動識別與跟蹤技