基于PICO384的圖像處理與跟蹤算法研究.pdf

1、紅外成像導引技術(shù)以其全天時、全天候、精度高、隱蔽性好和抗干擾能力強等優(yōu)點被廣泛應用于精確制導和導航等領域，其中紅外目標跟蹤是紅外導引頭的關鍵技術(shù)之一。本文圍繞PICO384非制冷型紅外焦平面實現(xiàn)了基于FPGA的紅外圖像實時預處理算法，以便于在后續(xù)跟蹤系統(tǒng)中進一步提取目標特征，并在此基礎上實現(xiàn)單一紅外目標的實時跟蹤。
　　本文首先介紹了非制冷紅外成像技術(shù)和紅外目標跟蹤技術(shù)的發(fā)展概況和應用前景，闡述了非制冷紅外探測器原理，紅外圖像特點

2、，圖像處理算法以及紅外目標跟蹤技術(shù)，在上述理論基礎上搭建基于PICO384紅外焦平面的紅外圖像處理和目標跟蹤硬件平臺。本文在已有的384×288紅外成像系統(tǒng)電子組件的硬件基礎上，實現(xiàn)了盲元的綜合檢測補償和連續(xù)均值量化變換增強等實時紅外視頻處理算法。其中均值量化變換增強算法與直方圖均衡化算法相比能在提高圖像對比度的同時保留更多的圖像細節(jié)，有效防止過增強和“斑塊”等傳統(tǒng)增強算法中容易出現(xiàn)的問題。在獲得清晰實時紅外圖像后添加基于FPGA的單目

3、標跟蹤系統(tǒng)，通過LVDS（低壓差分信號）傳輸技術(shù)將紅外視頻數(shù)據(jù)從成像系統(tǒng)傳輸?shù)侥繕烁櫹到y(tǒng)。在對基于Shi-Tomasi特征點的TLD跟蹤算法和基于SIFT特征點的匹配跟蹤算法進行理論仿真和驗證的基礎上，結(jié)合FPGA的特性，提出一種基于改進SIFT特征點的光流跟蹤算法并硬件實現(xiàn)。采用DoG（高斯差分）算子檢測特征點，運用局部非極大值抑制方法去除SIFT特征點的邊緣響應，利用簡化的SIFT描述子，通過光流算法獲得目標的位移與尺度，采用中值