基于DSP的紅外實(shí)時(shí)圖像處理及其跟蹤算法研究.pdf

1、紅外圖像的處理與跟蹤是圖像處理的熱點(diǎn)研究問題，紅外圖像不同于可見光所成的焦平面圖像，反映為圖像的明暗，因而在紅外圖像處理中經(jīng)常會(huì)遇到以下問題:紅外圖像對(duì)計(jì)算核心處理速度要求比較高，單一的DPS運(yùn)算速度不夠;圖像可視化處理使目標(biāo)在背景中的成像不易于辨別;圖像的匹配中，計(jì)算量龐大和誤匹配的問題;目標(biāo)的檢測(cè)中，目標(biāo)和背景的分割閾值難以確定;目標(biāo)的跟蹤中，跟蹤算法的運(yùn)算速度和有效性。針對(duì)以上問題，本文研究基于雙DSP的紅外實(shí)時(shí)圖像處理與跟蹤，以

2、期實(shí)現(xiàn)空中背景的紅外目標(biāo)精準(zhǔn)探測(cè)與識(shí)別。
　　首先，研究圖像處理與跟蹤系統(tǒng)的搭建。針對(duì)主要的技術(shù)指標(biāo)要求，選用光學(xué)器材、紅外探測(cè)器、DPS等部件，使用兩個(gè)DSP聯(lián)合解決對(duì)運(yùn)算速度的要求，并擴(kuò)展了SDRAM為存儲(chǔ)解決對(duì)運(yùn)算結(jié)果的大數(shù)據(jù)量存儲(chǔ)，實(shí)際研究表明圖像畫面流暢，可以滿足技術(shù)指標(biāo)要求。
　　其次，對(duì)空中目標(biāo)圖像的可視化處理進(jìn)行研究。通過對(duì)天空背景和目標(biāo)溫度范圍的分析得到灰度直方圖，使直方圖去掉紅外探測(cè)器的探測(cè)范圍過大的部分

3、，并用可變閾值的平臺(tái)直方圖法代替直方圖均衡化，增強(qiáng)目標(biāo)的動(dòng)態(tài)范圍，使目標(biāo)在圖像中易于觀察時(shí)又不丟失目標(biāo);將遺傳算法用于圖像的匹配，為避免傳統(tǒng)遺傳算法計(jì)算效率低的問題，研究去均值的歸一化積相關(guān)遺傳算法，從而解決實(shí)時(shí)圖像中誤差均值不為零造成的誤匹配。并在遺傳算法的搜索策略中將圖像分成多個(gè)區(qū)域，使每個(gè)區(qū)域中都有初始種群的存在以保證適應(yīng)的全局性。
　　最后，研究空中目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤。將信息熵應(yīng)用于檢測(cè)中，并用二維熵代替一維，以背景和目標(biāo)的

4、熵和最大為條件選取合適的閾值作為分割;針對(duì)二維熵運(yùn)算量大的缺點(diǎn)，改進(jìn)搜索策略，粗搜索為目標(biāo)可能經(jīng)過的概率大的45對(duì)點(diǎn)的熵值最大點(diǎn)，精確搜索為熵值最大點(diǎn)的周圍點(diǎn)，計(jì)算中采用遞推公式運(yùn)算，縮短運(yùn)算時(shí)間。研究基于粒子群濾波法的目標(biāo)跟蹤，用后驗(yàn)概率代替先驗(yàn)概率，并用粒子群優(yōu)化法優(yōu)化采樣，使粒子濾波的樣本多樣性和權(quán)值增大，增加跟蹤的準(zhǔn)確性。
　　對(duì)于以上算法研究的試驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果可知，本文所建系統(tǒng)的軟、硬件部分可以滿足實(shí)際探測(cè)識(shí)別的要求，具有良