基于紅外成像的艦船目標(biāo)識別技術(shù)研究.pdf

1、本文在研究紅外圖像特點和紅外圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)上,以紅外成像監(jiān)控/跟蹤技術(shù)為背景,通過研究艦船紅外圖像預(yù)處理、艦船水線檢測、跟蹤點參數(shù)估計、目標(biāo)識別等算法,實現(xiàn)紅外成像系統(tǒng)對艦船的跟蹤和識別。
　　 從紅外攝像機到計算機,圖像必須先經(jīng)過模擬視頻數(shù)字化這個過程。USB型視頻采集卡把紅外攝像機采集到的紅外視頻信號存儲為AVI格式的文件存儲在計算機中,然后從AVI文件中讀取每一幀圖像,再對讀取的圖像進(jìn)行后續(xù)的處理。
　　 由于

2、紅外成像環(huán)境復(fù)雜,所以獲取的圖像含有大量噪聲和干擾,只有通過圖像預(yù)處理,才能降低圖像中的噪聲干擾,從而有利于后續(xù)的目標(biāo)識別和跟蹤。文中提出了一種改進(jìn)的Otsu圖像序列分割算法,在橫向時間軸上合理增大采樣間隔,把縱向灰度級上的運算壓縮到灰度集中區(qū)。最后用集裝箱船、某型軍艦和機駁船3種類型的艦船紅外圖像進(jìn)行仿真實驗的結(jié)果表明,改進(jìn)Otsu圖像分割算法在保證分割質(zhì)量不變的情況下,運算量僅為原Otsu算法的1％左右,具有較好的實時性。
　

3、　 通過綜合分析背景區(qū)域、目標(biāo)區(qū)域、斑塊區(qū)域和空洞區(qū)域四者之間的關(guān)系及各自的特征,設(shè)計了高效的斑塊消除算法和基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的空洞區(qū)域填充算法,并利用存在斑塊和空洞區(qū)域的分割圖像進(jìn)行了實驗和驗證,仿真結(jié)果表明斑塊消除和空洞區(qū)域填充算法是可行和有效的。
　　 對于目標(biāo)識別,采用邊緣提取和改進(jìn)Hough算法實現(xiàn)水線檢測,通過骨架提取和遺傳算法實現(xiàn)跟蹤點提取和參數(shù)估計。利用組合不變矩進(jìn)行目標(biāo)分類和識別。分別利用不同的艦船圖像編制仿真軟