人工目標(biāo)識別與跟蹤算法研究.pdf

1、本論文介紹了目標(biāo)識別與跟蹤的基本方法，并以機(jī)場跑道為例，對人工目標(biāo)的識別與跟蹤算法進(jìn)行了深入的研究，提出了一套機(jī)場跑道自動(dòng)識別算法流程和兩種機(jī)場跑道的跟蹤方法。在識別過程中，作者首先根據(jù)機(jī)場跑道的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)進(jìn)行建模，然后采用自上而下的知識驅(qū)動(dòng)型識別方法，通過假設(shè)和檢驗(yàn)兩個(gè)過程實(shí)現(xiàn)對機(jī)場跑道的自動(dòng)識別。在此過程中，主要通過閾值化分割、形態(tài)學(xué)算法、Hilditch細(xì)化算法、哈夫變換檢測直線、平行線對獲取、直線擬合以及平行線對篩選這幾個(gè)步驟達(dá)到

2、對機(jī)場跑道識別的目的。在閾值化分割過程中，作者將其與Mean Shift算法相結(jié)合，取得了較好的閾值化分割結(jié)果。同時(shí)，針對機(jī)場跑道自身特點(diǎn)，提出了一種基于模板的直線擬合方法對直線檢測結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。最后，對其它一些人工目標(biāo)，例如電廠、橋梁進(jìn)行了識別，并通過實(shí)驗(yàn)證明了算法的有效性。 在跟蹤過程中，作者分別將灰度相關(guān)匹配跟蹤算法和特征匹配跟蹤算法應(yīng)用于機(jī)場跑道的跟蹤中。針對灰度相關(guān)匹配的特點(diǎn)，提出了一種針對大型目標(biāo)的模板選取方法，同時(shí)