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摘要空战是一种复杂、动态的作战情形，为了在战斗中取得主动权，必须对战场信息进行全面、实时的获取和处理，对敌机目标进行识别与跟踪，以便更加快速准确地打击目标，提高未来作战系统的性能。本课题主要对空中飞机目标进行识别与跟踪研究。论文首先介绍了目标检测与跟踪的基本方法，基于空中飞机目标小、目标背景与目标本身灰度相近的作战情形，运用先检测后跟踪（DBT）的方法，对基于灰度图像和彩色视频的飞机目标进行了检测跟踪。论文以 vs2010 和 OpenCV 为软件平台，运用高斯滤波方法进行图像预处理，然后分别采用帧间差分法和背景减法进行目标检测，最后利用质心法实现了飞机目标的跟踪。31120
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毕业论文关键词 OpenCV 帧间差分法 背景减法 质心法
Title Recognition and Tracking of Aircraft Targets
Abstract As we know,air war is a complex and dynamic combat situation.In order to gain theinitiative in the battle,it’s very important to process battlefieldinformation ,identify and track enemy targets in the real-time,so that we can hitthe targets more quickly and accurately.The issue of recognition and tracking ofaircraft targets is studied in this paper.Firstly,this paper introduces the basic means of target detection andtracking.Based on the situation of small goal and the close gray level betweenaircraft and it’s background,according to the thought of detection beforetrace(DBT),this paper studies detection and tracking based on both gray image andcolor video.This paper chooses vs2010 and OpenCV as the software platform,takesthe Gaussian filter to do the image preprocessing,and uses inter-frame algorithmand background subtraction algorithm for target detection.Finally,centroidtracking are used to track the aircraft target.
Keywords OpenCV inter-frame difference background subtractioncentroid tracking
目次
1绪论1
1.1课题研究背景及意义.1
1.2目标识别与跟踪算法的研究现状..1
1.2.1目标检测的研究现状1
1.2.2目标跟踪的研究现状2
1.3论文主要研究内容及结构安排3
2软件平台介绍及图像处理基本知识..5
2.1软件平台介绍.5
2.1.1vs2010简介5
2.1.2OpenCV简介5
2.1.3软件平台的环境配置6
2.2图像处理基本知识..7
2.2.1图像基本知识7
2.2.2图像预处理技术..7
2.2.3图像二值化.8
3基于灰度图像的目标识别与跟踪9
3.1先检测后跟踪（DBT）的思想..9
3.2帧间差分法实现目标检测..9
3.3背景减法实现目标检测.12
3.4基于灰度图像的目标跟踪14
4基于彩色视频的目标识别与跟踪.17
4.1基于彩色视频的目标识别与跟踪17
4.2跟踪结果分析及轨迹预测介绍.18
结论21
致谢22
参考文献..23
1 绪论1.1 课题研究背景及意义由于计算机技术的飞速发展，以及人们在数学、光学、生物学等各个学科领域研究的深入，用计算机来模拟人眼的计算机视觉技术成为非常热门的课题之一。目标识别与跟踪方法的研究与应用是计算机视觉的一个重要组成部分，具有理论研究和实际应用的双重价值，广泛应用于视频监视、车辆跟踪、军事建设、医学研究等众多领域[1]。在现代战争中，实时的获取和处理战场信息，快速准确的跟踪敌军目标，是当代军事领域研究热点。建立快速准确鲁棒的目标识别跟踪系统，对于掌握战场主动权和正确地打击目标、显著地提高未来指挥作战系统的性能具有重要意义[2]。目标跟踪系统能够根据红外或可见光序列图像，检测目标，提取目标的位置和外形信息，实时地跟踪目标。对于空战这种复杂、动态、目标小、且目标背景与目标本身灰度相近的作战情形，本文的目的在于选择合适的图像预处理、目标检测与跟踪的方法，以达到准确、稳定、快速跟踪飞机目标的目的。1.2 目标识别与跟踪算法的研究现状运动目标的识别与跟踪过程主要包括运动图像预处理、目标检测、目标跟踪、目标行为理解。实现目标跟踪的关键在于完整地分割目标、合理地提取特征和准确地识别目标[3]，同时确保算法实现时间满足系统的实时性要求。目标的行为理解是计算机视觉中的高层视觉，是对飞机识别跟踪后进一步的分析与理解，本文不做详细论述。下面简要介绍当前目标检测与跟踪算法的研究现状。1.2.1 目标检测的研究现状目标检测是将感兴趣区域从背景图像中提取出来并进行定位的技术。依据摄像头与目标是否存在相对运动，目标检测的算法可以分为基于静态背景下的运动检测和基于动态背景下的运动检测。目前目标检测的主要方法有背景减法、帧间差分法、光流法。动态背景下，目标与摄像机之间有着复杂的相对运动，因此相比较静态背景，动态背景下目标检测要复杂许多，需要进行图像的全局运动估计与补偿。其中，基于块的运动估算和补偿是最通用的算法。陆军等[4]给出了一种基于块匹配的背景运动补偿差分方法，不仅消除了摄像机移动给目标检测造成的影响，而且可以检测提取出相对完整的目标区域。
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