基于圖像技術(shù)的運動目標(biāo)位置解算研究.pdf

1、在現(xiàn)代軍事競爭中，空中加油技術(shù)是衡量現(xiàn)代空戰(zhàn)能力的重要標(biāo)志，也是一個國家國防實力的象征。目前，我國采用軟式空中加油方式，需要指引員與飛行員相互配合，才能完成對接過程，操作復(fù)雜，危險性高。為此，亟需研發(fā)一套空中加油輔助指引系統(tǒng)。論文圍繞如何應(yīng)用圖像技術(shù)，對運動錐套的檢測、跟蹤與位置解算展開研究。
　　首先，研究了加油圖像的預(yù)處理方法。將圖像由RGB彩色模型轉(zhuǎn)為HSV彩色模型，并在V通道上進(jìn)行了閾值分割、閉運算處理和高斯濾波等方法研究

2、，為便于為目標(biāo)檢測提供圖像特征，提出了結(jié)合距離信息的圖像分段預(yù)處理方案。
　　其次，研究了運動目標(biāo)檢測方法。根據(jù)錐套在不同距離形變量的差別，提出了分段檢測方法。在遠(yuǎn)距離下，對基于改進(jìn)隨機霍夫變換和最小二乘擬合的目標(biāo)二次檢測展開研究；在近距離下，提出了基于GVF Snake模型的外輪廓提取和基于幾何約束的內(nèi)輪廓提取兩種方案，解決錐套形變量大時的檢測問題，取得了較好的效果。
　　再次，研究了基于卡爾曼預(yù)測的運動目標(biāo)跟蹤方法。從對

3、視頻圖像序列的分析入手，建立錐套的卡爾曼模型，討論模型參數(shù)的初始化設(shè)置，引入目標(biāo)遮擋系數(shù)實現(xiàn)參數(shù)的自動調(diào)整，并結(jié)合目標(biāo)檢測方法提出了近距和遠(yuǎn)距兩種模式的目標(biāo)檢測與跟蹤方案。
　　最后，對運動目標(biāo)的空間位置解算展開研究。采用小孔成像模型，具體推導(dǎo)運動目標(biāo)位置解算的數(shù)學(xué)公式，并建立了視頻運動目標(biāo)實時圖像采集實驗系統(tǒng)，為驗證研究方法提供了實驗平臺。在室外不同背景、不同光照下，模擬空中加油對接過程進(jìn)行實驗測試。實驗結(jié)果表明，論文研究的方法