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文檔簡介
1、弱小目標(biāo)的檢測與跟蹤,是近年來圖像處理與目標(biāo)檢測跟蹤領(lǐng)域的一個研究熱點,也是一項難度大且有著重要戰(zhàn)略應(yīng)用價值的課題。本文主要研究圖像中的弱小目標(biāo)檢測及跟蹤在DSP中的實現(xiàn)技術(shù)。通過圖像處理,檢測出弱小目標(biāo),并實現(xiàn)對弱小目標(biāo)的跟蹤。
首先,介紹了DAM6416P實時視頻圖像處理平臺的總體結(jié)構(gòu),并研究各單元的基本原理及功能。
其次,研究了含弱小目標(biāo)的圖像的基本特性,包括圖像噪聲特性、背景空間分布特性和弱小目標(biāo)特點
2、。同時比較了幾種常用的目標(biāo)檢測前的圖像預(yù)處理方法在DSP中的實現(xiàn)效果。
隨后,研究了弱小目標(biāo)的檢測及分割在DSP中的實現(xiàn)。主要對象點處理分割、基于邊界的分割的多種方法在DSP中的實現(xiàn)。針對背景復(fù)雜時,弱小目標(biāo)檢測不能通過單一的圖像處理方法實現(xiàn)的特點,采用了在DSP中基于形態(tài)學(xué)的弱小目標(biāo)檢測算法和基于小波分析的弱小目標(biāo)檢測算法。實驗結(jié)果表明這兩種算法都能取得較好的檢測效果。
接著,研究了弱小目標(biāo)在DSP中的跟蹤
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