基于图像处理的自动目标识别和跟踪算法初探_蒋晓瑜
基于图像的目标识别与跟踪方法研究的开题报告
基于图像的目标识别与跟踪方法研究的开题报告开题报告一、选题背景和意义目标识别与跟踪是计算机视觉和机器人领域的重要研究方向，其应用涵盖了自动驾驶、智能监控、工业自动化等多个领域。
随着数字图像处理技术和深度学习算法的不断发展，基于图像的目标识别与跟踪方法得到了广泛应用和研究。
然而，在复杂的场景中，目标的形状、姿态、运动轨迹等会发生多种变化，这给目标识别与跟踪提出了更高的要求。
目前已有的目标识别与跟踪算法还存在一定的局限性，如对遮挡、光照变化、背景复杂等问题的处理还不够理想。
因此，开展更加高效、稳定和精准的目标识别与跟踪方法的研究对于提升计算机视觉和机器人的智能水平具有重要的意义。
二、研究目标和内容本次论文旨在研究基于图像的目标识别与跟踪方法，主要研究内容如下：1. 探究目标识别与跟踪的原理和方法：介绍现有目标识别与跟踪算法的基本原理、优缺点和发展趋势。
2. 研究多种目标识别算法：包括基于传统图像特征的算法（如SIFT、SURF等）以及基于深度学习的算法（如CNN、YOLO等）。
3. 研究多种目标跟踪算法：探究传统的目标跟踪算法（如卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等）以及基于深度学习的算法（如SIAM、DaSiamRPN等）。
4. 提出基于深度学习的目标识别与跟踪方法：结合现有算法的优点，探究新的基于深度学习的目标识别与跟踪方法。
5. 进行实验验证：使用公共数据集进行实验验证，评估新方法的准确性、鲁棒性和效率。
三、研究计划和进度安排本次论文的研究计划和进度安排如下：阶段一：文献综述和理论分析时间：2022年1月-2022年2月主要工作：系统性地学习目标识别与跟踪的基本理论和算法，并对现有算法进行分析和比较，掌握深度学习技术的应用原理。
阶段二：目标识别算法研究时间：2022年3月-2022年4月主要工作：针对现有目标识别算法中存在的问题，研究多种传统的图像特征和深度学习算法，探究新算法的优劣。
阶段三：目标跟踪算法研究时间：2022年5月-2022年6月主要工作：研究传统的目标跟踪算法和基于深度学习的目标跟踪算法，评估不同算法在各种场景下的性能表现。
基于图像处理的目标跟踪技术
基于图像处理的目标跟踪技术在当今的科技领域，图像处理的目标跟踪技术正发挥着越来越重要的作用。
无论是在智能监控系统、自动驾驶汽车，还是在军事侦察、医疗诊断等众多领域，目标跟踪技术都展现出了其独特的价值和应用前景。
那么，究竟什么是基于图像处理的目标跟踪技术呢？简单来说，它就是让计算机能够在一系列连续的图像中，自动且准确地识别并跟踪特定的目标。
想象一下，在一个监控视频中，我们希望计算机能够实时跟踪一个特定的人物或者车辆，这就是目标跟踪技术要实现的任务。
要实现有效的目标跟踪，首先需要获取图像。
这些图像可以来自各种设备，如摄像头、卫星遥感设备等。
图像获取的质量和频率会对后续的跟踪效果产生重要影响。
比如说，如果图像的分辨率过低，或者获取的频率太慢，那么就可能会导致目标的信息丢失，从而影响跟踪的准确性。
在获取到图像之后，接下来就是对图像进行预处理。
这一步就像是给图像“洗脸梳妆”，让它以更清晰、更有利于分析的状态呈现出来。
预处理通常包括图像去噪、增强、几何变换等操作。
图像去噪就是去除图像中由于各种原因产生的噪声，让图像变得更清晰。
图像增强则是突出图像中的某些特征，比如让目标的边缘更加明显。
几何变换则是对图像进行旋转、缩放等操作，以适应后续的处理需求。
完成预处理之后，就需要从图像中提取出目标的特征。
这就好比是从一群人中找出那个具有独特标识的人。
目标的特征可以是形状、颜色、纹理等。
比如说，对于一个红色的圆形物体，红色和圆形就是它的特征。
通过提取这些特征，计算机就能够对目标有一个初步的认识和描述。
有了目标的特征描述，接下来就可以进行目标的检测和定位了。
这一步就是要在图像中找到目标所在的位置。
常用的检测方法有基于模板匹配的方法、基于特征点检测的方法等。
模板匹配就像是拿着一个目标的“样板”，在图像中去寻找与之相似的区域。
特征点检测则是通过检测图像中具有独特性质的点，来确定目标的位置。
一旦检测到目标的位置，就进入了跟踪的核心环节——跟踪算法的应用。
基于图像处理技术的无人机目标识别与跟踪方法研究
基于图像处理技术的无人机目标识别与跟踪方法研究无人机目标识别与跟踪是近年来无人机应用领域中的一个热门课题。
随着无人机技术的不断发展和普及，无人机在军事、安全、农业、交通等领域中的应用也越来越广泛。
为了提高无人机的自主飞行、目标定位、任务执行能力，研究基于图像处理技术的无人机目标识别与跟踪方法具有重要的意义。
在无人机目标识别与跟踪的研究中，图像处理技术起到了关键作用。
图像处理技术可以通过对无人机采集到的图像进行分析和处理，从而实现对目标物体的识别与跟踪。
在目标识别方面，常用的方法包括特征提取与匹配、神经网络、卷积神经网络等。
特征提取与匹配方法通过提取目标物体在图像中的特征，并与数据库中的特征进行匹配，从而实现目标物体的识别。
神经网络和卷积神经网络利用深度学习算法对图像进行训练，从而实现对目标物体的自动识别。
在目标跟踪方面，常用的方法包括基于运动模型的跟踪、基于外观模型的跟踪和基于深度学习的跟踪。
基于运动模型的跟踪方法假设目标物体在时间上是连续变化的，通过对目标物体的运动进行建模，从而实现对目标物体的跟踪。
基于外观模型的跟踪方法则假设目标物体在图像上的外观是相对稳定的，通过对目标物体的外观进行建模，从而实现对目标物体的跟踪。
基于深度学习的跟踪方法利用深度神经网络对目标物体进行训练，从而实现对目标物体的自动跟踪。
在无人机目标识别与跟踪的研究中，还需要考虑实时性和准确性两个方面的要求。
实时性要求无人机对目标物体进行快速识别与跟踪，以应对复杂多变的环境。
准确性要求无人机对目标物体进行准确的识别与跟踪，以避免误识别和漏识别情况的发生。
为了满足实时性和准确性的要求，可以采取一系列的优化措施。
首先，可以对无人机进行性能优化，如提高无人机的图像采集速度、图像传输速度和计算处理速度等。
其次，可以对目标识别与跟踪算法进行优化，如采用高效的特征提取与匹配算法、深度学习算法和跟踪算法等。
最后，可以采用多传感器融合技术，如结合视觉传感器、红外传感器等，从而提高目标识别与跟踪的准确性和鲁棒性。
基于图像处理的目标追踪与识别技术研究
基于图像处理的目标追踪与识别技术研究随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得到了越来越广泛的应用。
其中，基于图像处理的目标追踪与识别技术是一个非常重要的领域。
它可以应用于军事、安防、环境监测等众多领域。
本文将从技术、应用和发展等方面对基于图像处理的目标追踪与识别技术进行研究。
一、技术基于图像处理的目标追踪与识别技术需要依赖多种技术手段。
其中最关键的是图像处理算法。
目前主流的图像处理算法有边缘检测、角点检测、灰度变换、直方图均衡等。
这些算法可以帮助我们从图像中提取与目标有关的信息，并进行特征提取和分类。
同时，还能够实现目标的跟踪和识别。
除了图像处理算法，还需要依赖机器学习算法，如支持向量机、人工神经网络等。
这些算法能够通过学习来自动地识别目标，并对其进行分类和跟踪。
同时，它们还可以通过监督学习和非监督学习等形式，从数据中发现规律，提高算法的准确率和稳定性。
二、应用基于图像处理的目标追踪与识别技术在各个领域都有着广泛的应用。
以军事行业为例，这种技术可以应用于无人机等军事装备的自动目标追踪和打击，从而能够提高作战效率和性能。
在安防行业中，它可以应用于视频监控系统中，实现对嫌疑人和失踪者的追踪和识别。
在环境监测领域，这种技术可以帮助科研人员更好地了解野生动物的行为和环境变化的情况，从而有助于采取相应的保护措施。
除了以上领域，目标追踪与识别技术还可以应用于其他领域，如医疗、交通、智能家居等。
可以说，这种技术已经深深地渗透到我们的生活和工作中。
三、发展基于图像处理的目标追踪与识别技术在近些年来发展迅速，但仍面临着一些挑战。
其中最大的挑战之一是实时性。
由于目标追踪和识别需要处理大量的数据和计算，因此会给实时性带来很大的压力。
为了解决这个问题，科研人员们正在探索更加高效的计算和算法加速方法，如GPU加速、分布式计算等。
另一个挑战是数据安全。
由于目标追踪和识别需要处理海量的图像和数据，因此需要保证这些数据的安全性。
基于图像处理的目标跟踪与自动导航技术研究
基于图像处理的目标跟踪与自动导航技术研究目标跟踪与自动导航技术是现代计算机视觉研究领域的重要课题之一。
随着计算机视觉技术的快速发展，基于图像处理的目标跟踪与自动导航技术在军事、航空、交通、安防等诸多领域中得到广泛应用。
本文将探讨基于图像处理的目标跟踪与自动导航技术的研究进展，以及其在实际应用中所面临的挑战。
目标跟踪是指通过分析图像或视频序列中的目标，实时跟踪其位置、形状和运动状态的一项关键技术。
在基于图像处理的目标跟踪技术中，主要涉及到目标检测、特征提取、跟踪算法等几个关键环节。
首先，目标检测是目标跟踪的基础。
目标检测的任务是在图像中准确识别出目标的位置和大小。
目标检测算法通常通过分析图像特征、运用机器学习和深度学习等技术，对目标进行定位和分类。
常见的目标检测算法包括Haar特征、HOG特征、卷积神经网络等。
其次，特征提取是目标跟踪的核心。
特征提取是指从目标图像中选择用于描述目标的特征点或特征向量。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
特征提取的目标是选择具有区分度和不变性的特征，以保证跟踪算法的鲁棒性和准确性。
最后，跟踪算法是实现目标跟踪的关键。
跟踪算法主要包括基于模型的方法和基于非模型的方法。
基于模型的方法是通过建立目标模型和背景模型，利用模型和观察信息进行目标跟踪。
常见的基于模型的跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
基于非模型的方法是直接从特征中提取目标运动信息，进行目标跟踪。
常见的基于非模型的跟踪算法有均值漂移、相关滤波等。
在实际应用中，基于图像处理的目标跟踪与自动导航技术还面临一些挑战。
首先是目标的多样性和复杂性。
不同场景下的目标具有不同的外观和形状，这导致目标跟踪算法需要具有很强的适应性和泛化能力。
其次是图像的噪声和干扰。
实际环境中的图像可能存在雨滴、模糊、遮挡等问题，这对目标跟踪的准确性和鲁棒性提出了挑战。
此外，实时性和计算资源的限制也是目标跟踪技术需要解决的问题。
为了解决这些挑战，近年来，研究者们提出了许多创新的目标跟踪与自动导航技术。
基于图像处理的目标跟踪和识别技术研究
基于图像处理的目标跟踪和识别技术研究近年来，随着技术的不断发展，基于图像处理的目标跟踪和识别技术已经成为热门的研究方向。
该技术可以在安防、自动驾驶、医疗等领域得到广泛应用。
本文将对基于图像处理的目标跟踪和识别技术进行探讨并提出相应建议。
一、基于图像处理的目标跟踪技术目标跟踪技术是指对于视频中的移动目标，通过分析目标的特征，在不同的时间段内对该目标进行定位、跟踪和识别的过程。
这一技术已经应用于监控、自动驾驶等领域。
在现有的目标跟踪技术中，基于图像处理技术是比较常见的一种方法。
基于图像处理的目标跟踪技术一般分为两类：传统算法和深度学习算法。
（一）传统算法传统的目标跟踪算法可以分为基于颜色、纹理、轮廓和运动信息的方法。
这些算法主要是基于一些固定的特征进行跟踪，例如目标物体的颜色、纹理、轮廓等。
在实际应用中，这些算法面对复杂场景下的目标跟踪难度比较大，对光照、遮挡、噪声等因素比较敏感，容易失效。
（二）深度学习算法深度学习算法在目标跟踪技术中得到了广泛应用，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些算法利用深度学习模型对目标进行特征提取，实现对不同场景下目标的自适应跟踪。
深度学习技术在目标跟踪中取得的优异成果，正是得益于其能够处理大量的数据和高维度的特征。
二、基于图像处理的目标识别技术目标识别技术是指通过图像分析和比对，对目标进行自动识别和分类的过程。
这一技术主要应用于安防、智能交通和医疗等领域。
基于图像处理的目标识别技术通常分为以下几个步骤：（一）预处理图像预处理是指对图像进行一定的预处理，消除光照、色差等影响，提高图像质量，方便后续的处理。
（二）特征提取特征提取是指从图像中提取和抽象出对目标物体有区分力的信息，例如边缘、纹理等局部特征以及颜色、形状等全局特征。
常用的特征提取方法有LBP、HOG、Sift等。
（三）特征匹配特征匹配是指将测试样本的特征与数据集中已知样本的特征进行比对和匹配，找出相似度最高的样本。
基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术研究
基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术研究概述：基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术是一项前沿的研究领域，其目标是实现对雷达图像中的目标进行自动、精确的识别与跟踪。
本文将从问题背景、技术原理、相关方法以及应用前景等方面进行探讨。
1. 问题背景雷达技术在军事、航空、航天、遥感等领域具有重要应用价值。
然而，传统的雷达技术存在一些限制，比如难以对目标实现高精度的识别与跟踪。
因此，基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术的研究对于提高雷达系统的性能具有重要意义。
2. 技术原理基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术主要包括以下步骤：2.1 图像预处理：对雷达图像进行噪声去除、图像增强等预处理，提高目标的可见性。
2.2 特征提取：利用图像处理算法提取目标的特征，比如颜色、纹理、形状等。
常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征提取、形状描述等。
2.3 目标识别：利用机器学习、模式识别等方法对提取的特征进行分类和识别，实现对不同目标的自动识别。
2.4 目标跟踪：根据目标识别的结果，使用跟踪算法对目标进行连续跟踪，实时更新目标的位置、速度、运动轨迹等信息。
3. 相关方法3.1 传统方法传统的基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术主要使用人工设计的特征和分类器进行目标识别与跟踪。
这种方法需要依赖领域专家对特征进行设计，且对于复杂场景的目标识别与跟踪效果较差。
3.2 深度学习方法近年来，深度学习在图像处理领域取得了巨大成功，也在雷达目标识别与跟踪中得到了广泛应用。
深度学习可以从数据中学习到更高级别的特征表示，相比传统方法具有更好的泛化能力和适应性。
4. 应用前景基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术在军事、安防、无人驾驶、智能交通等领域具有广阔的应用前景。
通过提高目标识别与跟踪的精度和实时性，可以提升系统的自动化程度，减少人工干预，增加系统的可靠性和安全性。
5. 结语基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术是一个充满挑战和机遇的研究领域。
基于图像处理的实时目标跟踪技术研究
基于图像处理的实时目标跟踪技术研究随着科技的不断发展，图像处理技术已经被广泛应用到了各行各业。
其中，基于图像处理的实时目标跟踪技术是一个非常重要的技术领域。
它可以应用于人工智能、自动驾驶、智能机器人等众多领域，优化工业制造和生活方式，提升人们的生活质量。
本文将从基本原理、技术革新和未来应用三个角度，对该技术进行探讨。
一、基本原理基于图像处理的实时目标跟踪技术是建立在图像分析和计算机视觉技术的基础之上的。
它利用计算机对传感器采集到的图像进行处理，抽取出其中的特征信息，并通过不断的匹配、追踪，实现对目标的跟踪。
目标跟踪算法通常分为以下四个步骤。
第一步是目标检测。
通过特征抽取技术，根据目标的特征和外形信息，快速准确地找到图像中的目标物体。
第二步是轨迹预测。
通过对目标轨迹的统计学分析，预测目标下一步的运动方向和速度等信息。
第三步是目标跟踪。
通过运用不同的算法模型对目标进行跟踪，并在跟踪过程中不断更新目标的信息。
第四步是目标识别。
通过利用深度学习等技术，实现对目标进行识别，区分不同目标。
这四个步骤相互衔接，构成了图像处理的实时目标跟踪技术。
二、技术革新在技术革新方面，研究人员提出了许多新的方法和技术，不断改进了目标跟踪技术的性能和精度。
以下是一些重要的技术创新。
1、深度学习深度学习是实现目标识别的一种重要方法。
通过构建深度神经网络，可以实现对目标进行分类和识别。
在目标跟踪中，深度学习可以借助卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，对目标进行跟踪和识别。
2、图像分割图像分割是指将一张图像分成若干互不重叠的子区域，每个子区域代表一个物体或一部分物体。
在目标跟踪中，图像分割可以使跟踪器更好地区分目标和背景，提高跟踪精度。
3、多跟踪器融合多跟踪器融合是指同时使用多个跟踪器，通过融合它们的输出结果，提高跟踪精度。
当前，许多跟踪算法都已经采用了多跟踪器融合的技术。
4、在线学习在线学习是指在实时目标跟踪过程中，不断从新的数据中学习知识。
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点 ) ,在此情况下 ,我们认为从 K 点开始向正右方有连续 3或
4个点 (或其它数目 )均为白点的话 ,那么可认 为点 F 和点 K
之间是连 续的 ,即点 O到点 K 之 间有条直线 ,垂直方向的 直 线检测也同理。
( 3)角点检测。 以直 线检测为基础 ,如果从同一点 出发 的互相垂直的两条直线满足最小长度要 求 ,则认为该点 可能 是一个角点 ,要想确定该角点是不是目标的角点就还得 检测 其对 角方向上是 否还存在 对应的另一 个且满足长 宽比要 求 和闭合性要求的角点 ,如存在则可认为该点是目标上的 一个 角点。
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31, Suppl em June, 2006
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火力 Con trol
与指挥控制 and Command
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文章编号: 1002-0640-( 2006)增刊 -0012-03
第增 31刊卷
基于图像处理的自动目标识别和跟踪算法初探
蒋晓瑜 ,何东亮 ,汪 熙
(装甲兵工程 学院 ,北京 100072)
特征如果不能用计算机语言表述的话 ,所提取的特征也
就无效了。 本例的特征提取算法从直线的检测开始。
( 1)图像的预处理。对二值图像进行 处理最方便 ;第一步
就是把图像 预处理成 二值图像 ,既要二 值化 ,又要保 持其轮
廓特征 ,这里采用边缘检测方法。检测算子为 Prew itt算子如
图 4所示 (包括水平和垂 直两个方向 ) ;而后就 是选择合理的
Abstract: It i s a challeng e t o reco gni ze the targ et ef fectiv ely a nd t rack i t beti mes o n the backg ro und of com plica ted ba tt lefield. Thi s paper ex plains the theory of automa tic targ et recog niti on a nd t arget t racki ng o n the base of an act ual ca se, and present s t he detai led algo ri thm. At last , so me i ssues that should be solved in the f uture are put fo rwa rd.
以 G点为 基点 ,如 I 为白 点则以 I 为基点 ;此 后各点 依此 类 推。 这里有另一个问题: 如果目标的轮廓有微小的中断 该如
何处理呢? 本算法采用一种叫“断点容忍”的 方法来解决 ,依
旧用图 5来说明: 如果点 O、 A、 E、 F 均 已检测出是 在一条 直
线上 ,但点 F 的正 右方有连 续两个 (或其他数 目 )断 点 (即 黑
由于 A T R技 术的重要性 ,它已 成为国内 外信息 处理技 术发展的重点。 该类系统分为三个主要部分 ,如图 1所示:
目前基 于图像 处理的 A T R技术 的理论 和方法 主要有 以下 4种:
( 1) 经典的统计图像识别方法。该方法以概率统计理论 为基础 ,图像模式 用特征向量 描述 ,找出决策 函数进 行模式 决策分类。 目前主要使用的统计图像识别方法有两类: 基于 似然函数的模式分类方法 ,主要有 Bayes判决准则、 Fisher 判 决准则等。 另一类是基于距离函数的模式分类方法 ,是一种 集群分析技术。 该方法应用并不广泛。
摘 要: 复杂战场背景下对目标 进行有效的识别和及 时的跟踪是一个具 有挑战性的课题。 结合 一个实际案例 ,在实践中 对目标自动识别和跟踪的基本理论进行 阐述和探讨 ,并提出了具体的实现算法。 最后对基于图像处理的目标自动识别和跟踪 算法进一步的研究进行了展望。
关键词: 自动目标识别 ,目标跟踪 ,特征提取 ,断点容忍 中图分类号: T P242 文献标识码: A
阈值将 边缘 检测后 的图 像
二 值化 ,目 标 的 轮 廓 呈 白
色 ( 255的灰度值 )。图像的
预 处理 工 作 宣 告 完 成 ; 处
理结果如图 5所示 ,目 标轮
廓很明显 ,角点、边、角、闭合特征均很突出。
( 2)直线检测。 检 测直线可 用霍克变 换 ,但那计 算量太
大 ,难以保证实时性。 故采用了一种近似的直线检 4)目标有 4个直角 (近似 )。
( 5)目标轮廓是闭合的 (近似 )。
由几何知 识知道 ,该目标的 基本特征 是直线 ,因 为无论
长宽、平行、长 宽比还是 直角、轮 廓闭合等 特征 ,无一 不是用
直线来表述的。所以其特征提取的关键就落在直线的检测上
了。
3. 3 特征提取算法的实现
Automatic Target Recognition and Tracking Algorithm on the Method of Image Processing
JIAN G Xi ao-yu, HE Dong-liang , W AN G Xi
( Academy of Armored Force Engineering ,Beijing 100072,China)
里的灰度值相当 ,甚至还高一些。 所以实际可 用的特征是目
标的形状特征 ,语言描述出来有以下几点:
( 1)目标的四条边 ,图上目标长宽虽与目标远近有 关 ,但
长度均在一定范围之内。
( 2)目标的四边两两平行 ,要么水平 ,要么垂直 (近似 )。
( 3)长宽比基本为定值 ,与目标远近无关 ,这里是 2(目标
图 3 识别对象
子后边是一片树林 ,前方是一片水泥平地。
3. 2 目标特征分析
识别对象最明显的特征是其形状和灰度值。但是其亮度
特征实际上是分类错误概率很高的特征 ,直 接的观察并不可
靠 ,因 为这里存在 一个“同时对 比度”问题 ,就图 3中 目标下
方的白色地面区域和上方的天空区域 ,其灰 度值和目标区域
( 4)长宽比约束。因为直线检测就水平和垂直两个方向 , 故长宽比用来做约束条件 ,过同一点的两条直线要满足 长宽 比条件 ,才可认为该点是可能的角点。
( 5)闭合性 检测。 如图 7所 示 ,O 1、 O2是两个 可能的 角 点 , O1C、 O1D是过 角点 O1的两条互 相垂 直 的直线 , O2A、O 2B 是 过角点 O2的两条 互相 垂直的直 线 ,如果直 线 O1D、 O2A 在 图中所示的圆圈范围之内 ,直线 O1C、O2B 在也在图 中所示的另一圆圈 范围内 ,则可 认 为直线 O1D、 O2A 相交 (即连 通 ) ,直 线 O1C、 O2B 相交 (即 连通 ) ,则 认为该轮廓是闭合的。即这里有
( 2) 句法 (或结构 )图像识别方法。句法图像识别方法是 基于形式语言理论的概念为基础的。 它分析图像的结 构 ,把
蒋晓瑜 ,等: 基于图像处理的自动目标识别和跟踪算法初探 · 1 3·
复杂结构的图像看成由简单的子图像所 组成 ,又把最简 单的 子图像作为基元 ,从基元的集合出发 ,按照一定 的文法 (构图 规则 )去描述比较复杂的图像。给定一个输入模式基元串 ,判 别其是否被文法识别器接受的过程就是 图像识别。由于提取 图 像基元 特征 的困难 ,句 法图 像识别 的方 法应 用得 并不 广 泛。
特征形成。 根据被识别的对象产生一组 原始特征 ,它们 可以是传感器的直接测量值 ,也可以是将传感器的测量 值作 某些计算后得到的值。
特征选择。特征选择就是从众多特征中选 出最具有代表 性的 ,易于用计算机语言描述的特征。
特征提取。 特征提取是另一种减少特征维数 的方法。 在现有 的图像处理 的 A T R 系统中 ,常用 的特征量有 如 下几类: ( 1)长宽比 ,指目标最小外接矩形的长度与宽度的比值 。 ( 2)连通性和闭合性 ,主要指图像中区域 是否连通 ,轮廓 曲线是否闭合。 ( 3)角点 ,即图 像轮 廓中 突变 的部 位 ,这是 很明 显的 特 征 ,而且在目标被局部遮挡或图片污损的情况下该特征 也还 会明显如初。 ( 4)矩 ,二维矩具有平移不变性、伸缩不变性和旋转 不变 性 ,从而具有良好的识别性能。 ( 5)纹理特征 ,这是对图像灰度分布的空 间描述 ,是 图像 局部性质的统计 ,重要方法有共生矩阵法和分形法。
的第一 个白点为 O 点 ,这
一点 有可能 就是角 点 ,故 可 能 存 在过 这 点 的 两条
图 5 二值化结 果
垂直的直线: 一条是水平方向的 ,一条是垂直方向的。以 O 点
为基点先向右逐点搜索 ,如果 A 点为白点 (灰度为 255) ,则认
为 OA 是条直线 ,之后以 A 点为基点继续搜索 ;如果 A 点是黑 点 (灰度为 0)则看 G点和 I 点 (先 G点后 I 点 ) ,如 G为白点 ,则
收稿日期: 2006-01-25 作者简介: 蒋晓瑜 ( 1967- ) ,男 ,湖南人 ,博士生导 师。
性 ,以 及目标本身 可能发生的 姿态变 换、缺 损、模 糊和遮 挡 , 使得 A T R技术是一个复杂的过程。 总的说来 ,一个 A T R系 统应该具有 在复杂背 景以及各种 天气情况 下检测、分类、识 别目标 的能 力 ,这样才 能有 针对性 地对 目标 进行 持续 的跟 踪。
· 1 4· 火 力 与 指 挥 控 制 2006年 增 刊
如图 6所 示 ,图中每 个小
方格 代表一 个象素 点 ,其
灰 度 值 只 有 0 和 255两
种。假设检测的起始点为
左下 角的第 一点 ,按从左
至右 的方向 进行 ,检测到
Key words: auto matic targ et recog nitio n, ta rg et t racki ng , f eat ure ex t raction, t olerance of break