復(fù)雜再入光學(xué)目標(biāo)的檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、電視跟蹤測(cè)量系統(tǒng)是靶場(chǎng)可見(jiàn)光目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的主體，作為多目標(biāo)識(shí)別的背景知識(shí)，這里介紹了其功能系統(tǒng)，從視頻信號(hào)處理、數(shù)字圖像處理、灰度級(jí)閥值提取方法三方面分析了電視跟蹤測(cè)量系統(tǒng)的信號(hào)檢測(cè)原理，及其從視頻信號(hào)中如何把代表被測(cè)物體參數(shù)和物體的特征信息提取出來(lái)進(jìn)行處理的機(jī)理。提出電視跟蹤測(cè)量系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)對(duì)靶場(chǎng)再入復(fù)雜光學(xué)多目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別、目標(biāo)選擇跟蹤等功能，必須解決的幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)：弱小目標(biāo)處理技術(shù)、多目標(biāo)處理技術(shù)、實(shí)時(shí)圖像處理技術(shù)和目標(biāo)特征分

2、析提取技術(shù)。
　　按照一般的圖像處理技術(shù)，本文根據(jù)靶場(chǎng)再入復(fù)雜光學(xué)多目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別的特殊要求，從弱小目標(biāo)檢測(cè)開(kāi)始，分析比較了靶場(chǎng)再入光學(xué)目標(biāo)先跟蹤后檢測(cè)的優(yōu)越性；對(duì)圖像序列進(jìn)行了預(yù)處理，去除了干擾、噪聲及差異，增加目標(biāo)與背景的對(duì)比度，使原始信號(hào)變換成適合于計(jì)算機(jī)進(jìn)行特征提取的形式；采用基于運(yùn)動(dòng)變化區(qū)域檢測(cè)的視頻圖像分割結(jié)合基于最小距離的多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)雙向正交提取技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分割，并利用攝像空間轉(zhuǎn)換消除了背景變化影響；設(shè)計(jì)了數(shù)字自適應(yīng)多

3、波門(mén)系統(tǒng)，探討了波門(mén)對(duì)多種目標(biāo)形狀的提取中心位置的確定，并對(duì)波門(mén)提取跟蹤目標(biāo)的工作模式進(jìn)行了分析；最后用軌跡關(guān)聯(lián)技術(shù)對(duì)跟蹤目標(biāo)的同一性進(jìn)行判別，效果明顯。這為圖像目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別奠定了基礎(chǔ)。
　　靶場(chǎng)再入多目標(biāo)物理現(xiàn)象非常復(fù)雜，這是以往多年來(lái)靶場(chǎng)光學(xué)測(cè)量設(shè)備不能正確進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的原因。本論文對(duì)此進(jìn)行了分析，并對(duì)再入目標(biāo)的發(fā)光特性和運(yùn)動(dòng)特性進(jìn)行了比較。通過(guò)分析比較可知，靶場(chǎng)再入光學(xué)多目標(biāo)雖然沒(méi)有紋理、顏色、形狀、模型等典型特征，單各目

4、標(biāo)間還是略有差異：各目標(biāo)發(fā)光時(shí)間先后略有差別、發(fā)光強(qiáng)度有所不同；各目標(biāo)雖不明確，但相互間大小差別可知；各目標(biāo)相互間相對(duì)位置雖不確定，但其位置變化有跡可循；各目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向雖大體一致，但在視場(chǎng)中顯示時(shí)，卻有些目標(biāo)略有不同；各目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)絕對(duì)速度雖相差無(wú)幾，但從視場(chǎng)中觀察，各目標(biāo)相互間運(yùn)動(dòng)速度有快慢之分，而且有些目標(biāo)的速度變化相對(duì)穩(wěn)定。這是從再入復(fù)雜光學(xué)多目標(biāo)中識(shí)別出彈頭的基礎(chǔ)。
　　在對(duì)圖像分割和目標(biāo)特征分析的基礎(chǔ)上，本論文研究設(shè)計(jì)了對(duì)

5、分割出來(lái)的多目標(biāo)圖像對(duì)象進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別的方法。識(shí)別方法中首先對(duì)于多目標(biāo)部分較明顯的特征進(jìn)行直接應(yīng)用，排除部分干擾；然后利用光流方程對(duì)圖像序列中分割出來(lái)對(duì)象的特征進(jìn)行跟蹤，同時(shí)用卡爾曼濾波方程對(duì)圖像對(duì)象進(jìn)行運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)，為目標(biāo)識(shí)別奠定基礎(chǔ)；最后，通過(guò)對(duì)各目標(biāo)相對(duì)位置與大小的匹配、融合各目標(biāo)相互間的相對(duì)速度和運(yùn)動(dòng)方向的匹配，實(shí)現(xiàn)各目標(biāo)光學(xué)特征和運(yùn)動(dòng)特征的融合，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜光學(xué)多目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別。
　　針對(duì)多年來(lái)靶場(chǎng)未能實(shí)現(xiàn)真正意義上的光學(xué)多

6、目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別跟蹤的原因，本論文根據(jù)多目標(biāo)圖像自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的基本任務(wù)與功能，討論了系統(tǒng)分層設(shè)計(jì)思想，針對(duì)不同要求，設(shè)計(jì)了基于現(xiàn)有設(shè)備的有限改進(jìn)和全新配置的兩種硬件系統(tǒng)，及兩種不同的軟件運(yùn)行方式，介紹了系統(tǒng)的工作原理與對(duì)目標(biāo)的選擇跟蹤，并最終實(shí)現(xiàn)了該系統(tǒng)。靶場(chǎng)實(shí)用結(jié)果表明，該系統(tǒng)運(yùn)行可靠，跟蹤穩(wěn)定，能對(duì)再入復(fù)雜光學(xué)多目標(biāo)完成實(shí)時(shí)自動(dòng)識(shí)別與跟蹤。該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，對(duì)靶場(chǎng)完成導(dǎo)彈型號(hào)試驗(yàn)任務(wù)有著重要意義。
　　總之，光學(xué)多目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別與跟蹤技