動(dòng)態(tài)目標(biāo)姿態(tài)識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、本文主要研究基于圖像處理的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)姿態(tài)識(shí)別技術(shù)方法。目標(biāo)識(shí)別在軍事、自動(dòng)化、民用領(lǐng)域方面等都有廣泛的應(yīng)用前景，如空中目標(biāo)的預(yù)警防御和攻擊、空中交通監(jiān)控等。而運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)獲得準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，特征提取是目標(biāo)識(shí)別的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。其中，特征提取的有效程度直接影響到目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確度，而且，分類器的選擇和參數(shù)優(yōu)化對(duì)識(shí)別精度也有很大的影響。
　　本文主要研究了天空中簡單背景下飛機(jī)目標(biāo)的檢測(cè)與識(shí)別方法。文章首先探討了小波和小

2、波包的基本原理，鑒于天空中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)易受外界噪聲干擾等因素的影響，選取了一種針對(duì)性的解決方案。和傳統(tǒng)的Canny算子邊緣檢測(cè)方法相比，提出了小波包 Symlet函數(shù)和基于局部統(tǒng)計(jì)的可變閾值相結(jié)合的邊緣檢測(cè)方法，可以有效的提取出圖像細(xì)小邊緣特征，并對(duì)其進(jìn)行二值化處理。然后使用改進(jìn)的光流法通過分析連續(xù)兩幀飛機(jī)圖像，來獲得光流場，從而檢測(cè)出飛機(jī)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域。研究中考慮到飛機(jī)目標(biāo)的中心、尺寸、形狀特征、機(jī)長翼展比、同底三角形面積比等不同幾何特

3、征，文中提取飛機(jī)目標(biāo)相對(duì)應(yīng)的特征構(gòu)建特征向量，基于該特征向量分別利用k-近鄰、貝葉斯、線性判別分析和支持向量機(jī)來對(duì)飛機(jī)目標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練從而獲得穩(wěn)定的模型，然后對(duì)飛機(jī)目標(biāo)進(jìn)行分類識(shí)別，驗(yàn)證了基于核函數(shù)的支持向量機(jī)提取特征向量的有效性。最后使用霍夫變換的線檢測(cè)來檢測(cè)機(jī)軸的位置，從而確定飛機(jī)在二維空間中的姿態(tài)變化。
　　仿真結(jié)果表明，文中提出的小波包 Symlet函數(shù)和局部閾值相結(jié)合的邊緣檢測(cè)方法能有效地提取出圖像細(xì)小邊緣特征，改進(jìn)的光流法