光流場算法及其在核爆圖像監(jiān)控中的應(yīng)用研究.pdf

1、計算機(jī)視覺是通過模仿人類視覺系統(tǒng)來獲取信息的。計算機(jī)視覺系統(tǒng)通過采集圖像、處理圖像最后得到人類想要的信息，并顯示出特征信息。光流是計算機(jī)視覺的一個重要研究內(nèi)容，主要用于目標(biāo)檢測、精確制導(dǎo)、形狀恢復(fù)等方面，在軍事和日常生活中有廣泛的應(yīng)用。
　　目前光流的計算主要有五種，微分法、匹配法、能量法、相位法和神經(jīng)動力學(xué)法。但是光流的幾種算法普遍存在的缺點(diǎn)是計算量比較大，計算時間長，難以滿足實(shí)時性要求，一般不被實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng)所采用。所以學(xué)者們紛

2、紛對老算法進(jìn)行改進(jìn)或提出新算法，來提高光流的計算效率。其中微分法原理比較簡單，實(shí)現(xiàn)比較容易，在其基礎(chǔ)上的改進(jìn)算法就有十幾種。本文也是在微分法的基礎(chǔ)上研究了幾種光流算法，并提出了把光流場應(yīng)用在核爆炸監(jiān)測中。
　　首先，本文研究了Horn-Schunck算法，并對常用的4鄰域模板的迭代部分進(jìn)行了改進(jìn)。通過與傳統(tǒng)的算法相比較，改進(jìn)算法減少了迭代次數(shù)，提高了計算速度。此外，本文將改進(jìn)的算法加入到夏毓鵬等提出的增加了圖像邊緣特征的微分法中，

3、結(jié)果顯示此法在收斂邊緣的基礎(chǔ)上減少了迭代次數(shù)。
　　其次，本文研究了特征光流的計算，比較分析了Harris角點(diǎn)檢測和sift特征點(diǎn)檢測方法，利用 Harris角點(diǎn)檢測計算出圖像的特征點(diǎn)并進(jìn)行角點(diǎn)匹配，然后利用改進(jìn)的Horn-Schunck算法來計算特征點(diǎn)的光流。此種方法，計算量小，計算速度比較快，得到的是稀疏的光流場。
　　最后，本文利用改進(jìn)的微分法計算核爆炸圖像的光流場，分析核爆炸圖像的光流場的特點(diǎn)，如蘑菇云形狀，水平速度