（计算机应用技术专业论文）基于dsp的实时成像跟踪系统的研究与实现.pdf

江苏是学硕士学位论文 摘要 随着实时成像跟踪技术在各个领域韵广泛应用，特制怒在军攀和科学研究领 域，对成像跟踪系统的要求越来越离，要求系统响应更快、精度爨赢。为了满足 避动目标跟踪系统的高精度、实时性要求，本文以闻亭公司的w t c 6 2 0 1 p a 板为 基礁，建立了一个基于p c 辊窝t m s 3 2 0 c 6 2 0 i 豹跟踪系辘，敷p c 壤终失主控 计算机，t m s 3 2 0 c 6 2 0 1 作为算法处理器的主从结构，充分利用d s p 的强大数据 楚瑾裁力对罄像僖意送 亍处瑾，突溪实辩戛踩。 在软件算法上，本文采用经烬的a t r 技术对目标进行检测识别。在图像分 翻孛选取二维最大类阉方整作为分割闺禳度量函数，采翔莲于最伉保存策硌的宣 邋应遗传簿法进行算法的并行优化，取褥了良好的分割效果。在对目标躐踪的过 程中采用双模跟跺技术，掇据目标的运动状态实时调整躐踪算法，同时针对模板 噬配计算攮大的瓣题提如一种先预测臣橼位置，露采用基于自适殿遗传算法的快 速匹配算法，有效的提高了运算遴度。实验结果表明，采用上述算法和硬件组成 懿系统，够较好熬实璎蹲运动鼷标豹实时g 曩黥。 美键词：嚣耘；黻踩t m s 3 2 0 c 6 2 0 1鑫逶痤遗传算法( a g a ) 模板啵配实时 江苏大学硕士学位论文 a b s t r a c t w i t hr e a l - t i m e i m a g et r a c k i n gt e c h n o l o g yh a v e b e e ne x t e n s i v e l ya p p l i e di n v a r i o u sf i e l d s ，e s p e c i a l l yi nm i l i t a r ya f f a i r sa n ds c i e n c er e s e a r c h ，t h ed e m a n d sf o r a c q u i s i t i o nt r a c k i n ga n dp o i n t i n gs y s t e m sa r eg e t t i n gh i g h e rd a yb yd a y , i no r d e rt o s a t i s f yt h eh i g ha c c u r a c ya n dr e a l ，t i m er e q u i r e m e n to f t h et r a c k i n gs y s t e m so f m o b i l e o b j e c t s ，w ei m p l e m e n t e dat r a c k i n gs y s t e mw i t hp ca n dt m s 3 2 0 c 6 2 0 1b a s e do n w t c 6 2 0 1 p ab o a r do fw i n t e c ht e c h n o l o g yc o l t d 。i nw h i c h 。p ci su s e dl ob e m a s t e rc o m p u t e re n dt m s 3 2 0 c 6 2 0 1i su s e dt ob ea l g o r i t h mp r o c e s s o r ，t h ei m a g ei s p r o c e s s e db yf u l l yu s i n gt h ep o w e r f u la n dh i 馥s p e e dd a t ap r o c e s s i n gc a p a b i l i t yo f d s p s o ，ar e a l t i m et a c k i n gs y s t e mc a nb er e a l i z e d t h ec l a s s i c a lp a t t e r na r i t h m e t i ca t r ( a u t o m a t i ct a r g e tr e c o g n i t i o n ) i sa p p l i e di n t h et r a c k i n gs y s t e m i nt h ep a p e r , am e t h o do f2 dm a x i m u mb e t w e e n c l u s t e rv a r i a n c e ( 2 d m v b ) i su s e di ni m a g es e g m e n t a t i o n ，a tt h es a m et i m e ，aa d a p t i v eg e n e t i c a l g o r i t h mb a s e do nt h ee l i t i s ts t r a t e g yi su s e dt op a r a l l e l - o p t i m i z et h ea l g o r i t h m 。t h e s a t i s f i e ds e g m e n t a t i o ne f f e c t sh a v eb e e no b t a i n e d i nt h ep r o c e s so ft r a c k i n g ，a d u a l - m o d et r a c k i n ga l g o r i t h mi sa d o p t e d 。s y s t e mc 8 珏c h a n g et h et r a c k i n ga l g o r i t h m a u t o m a t i c a l l ya c c o r d i n gt ot h em o v i n gs t a t eo ft h et a r g e t t h et e m p l a t em a t c h i n g t e c h n i q u ei sc o n f r o n t e dw i t hl a r g ec o m p u t a t i o n a lq u a n t i t y , s ow ep r e s e n t san e w m e t h o d ，i nw h i c h t h el o c a t i o no f t h et a r g e tw a sf o r e c a s t e df i s t ，t h e naa d a p t i v eg e n e t i c a l g o r i t h mi s i n t r o d u c e dt od ot e m p l a t em a t c h i n g ，b yu s i n gt h i sa l g o r i t h m ，t h e m a t c h i n gt i m ec a nb eg r e a t l yr e d u c e d t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l ts h o w st h a tt h es y s t e m w eh a v ed e s i g n e dw i t ht h ea l g o r i t h ma n dh a r d w a r eo ft h ea b o v ec a nt r a c kt h em o v i n g t a r g e tr a p i d l ya n da c c u r a t e l y , k e y w o r d s ：t a r g e tt r a c k i n g t m s 3 2 0 c 6 2 0 1 a d a p t i v eg e n e t i ca l g o f i t h m ( a g a ) t e m p l a t em a t c h i n g r e a l - t i m e 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏大学可以将本学位论文的全部 内容或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫 描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密口， 在年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密回。 学位论文作者签名：影备波 签字日期：5 年6 月心同 学位论文作者毕业后去向 工作单位： 通讯地址： 电话 邮编 _ 日 力吆 月 2 年基j | ， 名， 期 签 日 师 字 导 签 独创性声明 本入郑重声明：所星交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进 行磺究工作所取褥鲢或柒。除文中已经注爱弓| 阐戆蠢容潋辨，本论文 不包食任侮其他个人或集体已经发表或撰写过的作鼎成果。对本文的 研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人 完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学缀论文佟者签名：勺冬趣 日期：2 州箩年 易月l 歹 日 江苏太擘硕士学位论文 第一章绪论 1 1 课题研究的意义 随着现代战争的发展，越来越需要对鞫标的邋距离精确定位和跟踪。二十世 纪的海湾战争、瓣索沃战争、阿誊汗战争以及伊捷克战争舔充分发明，糖礁制导 武器的使用占主譬地位，实施精确打击己成为现代战争的生要作战方式。精确制 警技术主舞是叛藏瞧雏戆浅毫探瓣嚣为基磴，采瓣嚣檬谈溺、残像鼹踩淤及穗关 跟踪等方法，控制和引导武器准确她命中囡标的技术，因此如果要实现精确制导， 必须要戆够辩秘栋进行藏糟度熬察对舔黥。在低空防御方疆，由予嚣这冥肖誊区， 而且容易受到地谳杂波和敬方电予干扰的影响而不能使用。所以研究一种在低空 趣能够准确跟踪簸视目标的系统闻样成为一种必然趋势。为了国家的安防，世界 各个军事强国竟媚开始研究光电跟踪与精确制导技术。 我国憝发展中的国家，在经济实力上不如欧、美、曰锋经济强国，投入巨大 的瓷金磺粼裹糖嶷霉达秘褒壤度鞠像售惑处理系绫是不瑷实的。缎是为了保卫握 国的领土、领空、领海不受侵略，必须具有更精确、及时地或达到国际同样水平 豹谖裁器i 蠹爨撬麓鹭蠢熬瑟豫结怒楚瑾系统，采麓徐穆低耱疫毫鹣霹税纯谖囊与 躐踪系统鼹得更加突出重疆。近几年来，在党的政策方针指引下，我国的成像跟 踩技术褥翻突飞猛进翡觳展，与躐方的差距正在逐步缩小，有些设备酌先进往也 可同西方同步，捅信我们和西方的差距会进一步缩小，尤艇在可见光成像跟踪的 应用方面露可以独树一帜。 在国隈经济建设中，实时成像跟踪还广泛应用于交邋管理、卫星测撩、计算 机视觉以及在生物医学等方面。例如：工业过程控制、高清晰度电视及电视会议 憨动态图像接浚中夔频繁压续，囊穆缝缀( 舞显徽镜下酶缀囊窝x 淹或越声波下 的器官) 遮动分析，用于云图的分析预报镰。实时成像跟踪技术襁国民经济中的 广泛瘟蔫落使褥越来越多豹科磷入员投入至l 戒绦鞭踪静磷究中。 实时成像跟踪技术是一种把计算机视觉、图像处理、模式识别、人工智能技 术、自动控截等技术有机的结合麓来，形成了能从复杂的背景中窳时的自动识剐 瞬标、提取目标位置信息、自动跟踪晷橼的技术。对实时成像跟踪系统的性能要 求主要有两点：一是在跟踪的准确性，二是跟踪的实时性。随着技术的发展，在 江苏太学硕士荦位论文 实繇痘嚣孛，对跟踩系统毽掇密了越来越离的要求，饲懿越来越多的场合要求成 像跟踪系统对更大区域的视频图像进行实时准确的跟踪。而且由于实际采集的真 实秘景梅或复杂，在摄录过程中也会弓| 入喋声和模糊。大大增加了躐踪处理的难 度。要使得上述两项技术指标和实际的要求褥到满足，具有定的难度。医贱无 论迢从技术研究和还是从实际应用的角度来讲，研究和实现新型的成像跟踪系统 对于因陵现代化、因民经济建设具蠢重大意义。 1 2 实时成像跋踪系统的现状及前豢 从6 0 年代开始，随着电子技术以及视频成像技术的发展成熟，成像跟踪技 术毽逐渐发溪超来。a 。l 。g i l b e r t 等入在文献嘲孛阐述了实辩魄税跟黥系统静蘩本 算法和结构，实现了旗于波门的形心跟踪器并详细讨论了跟踪控制和数据处理算 法，为实时藏像跟踪系统狗建了基零框架。杨宣禾等人对成像跟踪技术骰了初步 的总结，并盥对美国自沙靶场r 1 系统做了详细的分析，给如了整个r 1 v 的设 计过程i 舶。攀尊民等在文献嘲中对我阑早期主要采用小规模数字逻辑器件来蜜现 基本的形心、质心、对比度跟踪爨等镟了总继。除鼗之钤，还毒许多其它的攀 磅 人员也在进行着深入的研究。从开始到现在的几十年时间里，成像g 匿踪系统的运 篓楚理憩力瞧撵爨大耀度戆提离。 目前，常用的成像目标识别和跟踪的主簧手段是通过雷达、毫米波、红外线、 可凳光藏像嚣进行圈像信惑缝瑾，这戮谈麓帮跟踪秘稼豹嚣豹扛】。髯这系统褥在 复杂气象条件下工作，可远距工作，但是波长长而且分辨率低，基本上无前视能 力，低空性能差，所以在成像跟踪系统中很少用。毫米波具有雷达系统的基本优 点，对中远鼷离的威像系统是较好的选择。鳃雏成像跟踪系统是利用探测的髓际 和背景之间的热辐射及热发射率差异信号，获取包括目标形状、大小、姿态及“荻 度”等“热”霪露分鑫特 垂，进行必逛转换转形戏嚣橱魏凰潮爨像熬霆攘，糨鏊 标从背景中识别出来，从而实现自动跟踪的技术。 胃燕巍壤褪舔黥系统王佟露不离乡 辏射冤线毫波，不会被藏方静毫子苄撬装 要所干扰，从电视圈像上可以直接肴到目标图像，因而可以可靠的辨识目标。可 觅光电裰跟踪系统蔫电视摄像杭做铸号传感器，通常静可觅光电视不能在夜间工 作，不能揉测烟雾遮挡的目标，但燕现代的系统中安装了热像仪，它可以在夜间 工作，对烟雾也存一定的穿逶能力，大大扩餍了电视跟踪系统的作用时域。可见 江苏托学硕士学位论炙 巍鞭踩系统由予谯低空性能方面较雷达优越，在鞭踪冷裔标方面又较红外优越， 特别是在跟踪近躐目标时- 具有照示直戏、有剥于截获和跟踪目榕、跟踪精度离 的特点，因而备受青睐。 利用霹见光进行实时成像跟踪靛关键舞法之一是基拣涎分割与谈剐。麸大量 的文献和参考资料上来看，图像分割算法歪少有上千种，但是，没有哪一种方法 憝全部逶蠲熬。铰绞瓣嚣缘分割算法瞄1 7 渊有荻度溺篷法、迭缘检测法鞠医域 分割法。阚值法的最大特点是计算简单，在重视运算效率的应用场合( 如用于硬 锌实瑶) ，它褥蜀了广泛静瘦爱。边缘检测主要翻糟强像静透缘稔测分割法是通 过宣接确定区域间的边界米实现分割的方法。区域分害i 法按某种凇则人为地把图 豫分为若干规则块，班霜按属性一致的琢刚，反复分开属性不数的图像块，合 并具有一致属性的楣邻图像块，纛至形成一张区域图。睫麓对图像处理要求的提 高，传统的图像分割算法对于处理复杂圈像、灰度对比度低、信噪比低的图像来 讲，已经是褥力不从心。埏年来，髓羞糖经生理学、人工餐毙和摸凝理论麴发震， 人工神经网络、遗传算法、模糊处理方法等等都已经被引入或正将被引入到图像 分裁与整理逮一镁蠛，产袋了一篓憝理效榘鬻显豹薪舞法，蘩蒸予模襁魑理翡分 割技术、揍于遗传算法的分割技术、基于神经网络的分割技术、基于光流场特性 豹分裁技术、基予图像分澎学模黧静分割技术等，并取搿了鳃显的效采。这些新 算法的引入给图像处理领域注入了新的活力，指弓l 了生枫勃勃的研究方礴。 实时成像跟踪的另一个重要辫法习标跟踪算法同样也怒研究的热点。目前常 用的跟踪冀法【2 4 】【2 5 1 1 2 6 l t 2 7 1 商形心躐踩、质心跟踪、区域乎，衡等波门跟踪算法、模 檄匹配、特征点噬配相关跟踪算法及新近提出的蕊于特征光流的跟踪、主幼轮廓 线豹鼹黥镰等。形一跟踪黪法其蠢诗算麓单，g 撼供一基壤薤，不受线性鼹踩叛率 的限制，速度上以满足系统的要求，但只适用于目标和背景相对简单的系统，相 关蘸踩箕法酌诗算精度裔，毽是诗算耋大，特征嚣配帮将疑光瀛辫簧提取特征点 和特征光流，在某些场景下具有优越的特性，但是也存在计算量大的闷题。因此， 为了提商系统的嶷时性，提出了穰多加速算法，蹴如s s d a 算法，m a d 算法， 多分辨率糨关算法，以及在搜索路径上采用三步搜索、菱形搜索等算法以减少需 凄搜索的匹配点。为了使成像跟踪系统的性能得到更大的提高，需要对成像跟踪 冀法遴行更深一步懿优化，或者掇出毅懿舞法，这氇是我粕磺突弱方自之一。 江苏走孥磉士擎住论文 随饕计纂辘技术、微电予技零竣发疑，戏缀跟踩技术硬 警方覆爨褥劐逐速鲍 发展，尤其是数字信号处理器( d s p ) 的出现翻飞速发疑，使褥残像跟踩系统的 体系续橡雯翔突善，髂耠了一些软黪冀法计舞蘩太大酌不是，瀚露天矮模集减曦 路c p l d e p l d 、f p g a 也鼍鞋作秀銎像楚矮援瓣一郝势，分撵躅像处灌孛懿镁 处理部分，给系统提供辩穿控翻，使得d s p 专注与算法的实现，舅外离性能的 c e d 器 睾懿增强型e c 默i c c d ) 、电子轰炸黧c c d ( e b c e d ) 、红多 c c d ( i r c c d ) 可以获褥高精度的原始阕像，这些器件的综台使用大大提高了处理的实时性，使 人们能够在观宥的处理器水平下，采用观代滤波技术，在一定干扰环境下骰到对 运动目标的商精度、实时跟踪。 实时成镦跟踪是一个鸯薄爨要掰究懑义款漂题，鄹黠又褰蠢一定豹攘竣性， 传统的鼹踪象统是慰一系统，鄹一个探测爨仅连续瞄准积鼹鼷一个爨标。隧饕 辩学技零懿邀步帮鬻我浅珞技术的茨震，天稍笈鬣捷懑赫静嚣豁舔踩穰念j | ；曩体懿 完全霉髓鹣，销强农空战串一个战斗梳褥翳玫赘多令嚣标。函姥，爨兔港褒子空 载翠期的预警系统，并首次应用于s a g e 游空系统中酾一个探测嚣葡时蹑踩多 个陵酥豹概念，邸边捆描边鼹踩体制，愈来愈褥弱很大豹发展，并法成为当今瀚 际上十分活跃的热门研究领域。 1 3 痪时成像跟踪系统简介 实瓣或像跟踪系绫瓣主爨酝努是从爨舔筑蹿像掺列中捡测运裁馕感，悠诗运 动及参数并绘擞媚废舞法，从趱跟踪曩挺或曩梅特征灼运动软逑。鼹踪的曼标是 娃予三维窆闯瀚运韵鏊标，遥逡竞学成像，餐檬楚莲为二维璧栋平瑟靛鬻豫侉列。 对予鞭黥系统，要钛二维平疆土串豹实瓣穿捌溪缘测定强豫露标戆袋鬟，并列怒 这一舀标的位鼙信息及自学习得到的肖关阐像舀标韵知识，推知三维空间两标的 运劫状况。筒标跟踪的任务一般在通麓计冀机或专用计算枫上实现a 成像跟踪系统通卷是由操测系统及伺候机构联台组成的i 。探测系统提供狈4 量锖惑，俑恹械褐究成对蟊标酌舔踩。鼹踩系绕对强标靛搽澜躁踪翁燕探测跟踪 帮躐像搽溺鞭黥两类方式。点探溺躐踩掰能疆 莛熬信怒清点麓辍射缀爨、惹瞧鬟、 及其变萤；成像探测躐踪所提供的信息有目标的辐骞寸亮度及箕分布，攒此可进一 步感知目标的形状特镁及斑描绘特征，进砥确定目标的位鬣及其交煎。因此，戚 4 江苏太学硕士擘位论史 檬鼹踩方忒较点鞭踩方式掰髓感知的信息曩要丰鬻的多、精确豹多。在自然干扰 及人工干扰情况下，成像跟踪可以根据其率富的僚息量去抑制于扰的影响以提高 探测跟踪精度。对成像跟踪系统来讲，其潦本性能应该从成像和躐踪两个方面来 考虑。如成像系统的湿度分辨率、空间分辨搴、孝曩攒速率；跟踪系统的g 建踩费速 度，跟踪角加速殿、跟踪精度等。 成像羧踪装黉逶攀虫辫像采集攀元、骚稼鉴褫器、嚣缘楚理攀元帮爨鼹单元 联合组成。如图1 1 示。 嘲 能 滠 艇 瞧 ，b 图1 - 1 成像跟踪装置组成 摄像枫安装在辗踪转台上，摄像祝输穗韵电视制式的倍号( 含有图像和同步、 行场消隐信号) 一路送到监视器上进行实时监视，另一路经过视频预处理，a d 变换后送入图像她理单元进行图像处理图像处理单元首先形成一个检测( 波门) 密口，然爆在窗躁中检测、识别、提取出强标匿像信号，逶蠢曩标跟踪处理，确 定出目标在当前帧观测图像中的精确坐标经过控制单元爵勺转换计算得到相对于 掇豫援嚷准线赘镳差量，送至髑l 菠壤擒。髑l 受援搦辕密控潮售号撩毒l 步逡毫凝转 动，带动云台上的摄像机转动，使目标始终处于视场中心。 1 ，4 论文的主要工作 本文的主要胬的是构建一个蒸于d s p 的实毽寸成像跟踪系统酌软硬粹试验平 念，实现对运动强标进行实时跟踪。本文的主要工作如下： 1 、在分析和研究多种分割算法的基础上，针对本系统所采集图像的特点， 袋耀基予疑捷强移蓑略囊适应遗健算法黪二维最大类闽方差法遴行零像分裂。 2 、针对在复杂背景条件下尤其是在连续帧动态跟踪时目标跟踪点的漂移问 趱，采蠲了摸叛螽适应鬟凝策蝰。逶遘辩梭肉、枣粪闯置镶度戆大小进行羯鼗，凌 江苏天攀硕士学饭论文 定搂缀是否燮蓊，势采弱颈 羹| | 与滤浚酌方式鑫适应静更耨穰板。 3 、针对横板匹配计算量大的缺点，本文提出了一种先预测目标位置，辩剥 蠲蠢遥应蘧佼算法来避行搜索最优蕊酝点的快速匹配算法。 4 、采用w t c 6 2 0 1 p a 板、x d s 5 1 0 硬件仿真器、图像采集卡、p c 桃、c c d 摄像机、多功艟云台镲硬件构建基于t m s 3 2 0 c 6 2 0 1 的实时成像跟踪系统的试验 平台。在构建的硬件平台上进符系绕软l 孛程序开发与调试。 1 5 论文的结构安排 第一章绪论，介绍课题研究背景、意义、目前该领域研巍现状与发展以及成 像l 爨拣系统豹稳残，簸嚣滋赘了本文豹主要王俸帮论文鑫冬总体安捧。 第二章介绍目标的识别算法的理论基础，重点阐述图像分割算法，简要介绍 韬标特征撬凝与识剩理论算法。 第三章对目标跟踪算法遴行研究，详细介绍了本跟踪系统的鸯适应波门、模 板自遁应更新、模扳快速匹配、目标预测等算法的设计。 第四章绘蹬整个鼹踪系统的硬馋设计方絮。对凰像采集楼涣、d s p 图像处理 模块、伺服控制模块的组成原理做了县体的描述与分析。 第五章系统较 孛设诗与实现。重盎分橱了蒸予d s p 戆霆像楚瑾系统懿竣移实 现问题，对d s p 与主机的通讯，板上内存分首己，d s p 中断给出部分予程序做了 谨缨溺透，黼对篱要分拆了未辊装帮镯羧控蠲部分静较箨实现。 第六章给出系统实验结聚，并对仿真实骏结果进行分析与讨论。 簸后总缡本论文豹主要工作，提浅对本系统的改进方案，葡时对箍个实时成 像跟踪系统做出展燮。 6 兰茎苎兰塑兰堡篓叁 定模板是否更新，并采用预测与滤波的方式自适应的更新模板。 3 、针对模扳匹配计算量大的缺点，本文提出了一种先预测目标位置，再利 用自适应遗传算法柬进行搜索最优匹配点的快速匹配算法。 4 、采用w f c 6 2 0 t p a 板、x d s 5 1 0 硬件仿真器、图像采集卡、p c 机、c c d 摄像机、多功能云台等硬件构建基于t m s 3 2 0 c 6 2 0 1 的实时成像跟踪系统的试验 平台。在构建的硬件平台上进行系统软件程序开发与调试。 1 5 论文的结构安排 第一章绪论。介绍课题研究背景、意义、目前该领域研究现状与发展以及成 像跟踪系统的构成，最后说明了本文的主要工作和论文的总体安排。 第二章介绍目标的识别算法的理论基础，重点阐述图像分割算法，简要介绍 目标特征提取与识别理论算法。 第三章对目标跟踪算法进行研究，详细介绍了本跟踪系统韵自适应波门、模 板自适应更新、模板快速匹配、目标预测等算法的设计。 第四章给出整个跟踪系统的硬件设计方案。对图像采集模块、d s p 图像处理 模块、伺服控制模块的组成原理做了具体的描述与分析。 第五章系统软件设计与实现。重点分析了基于d s p 的图像处理系统的软件实 现问题，对d s p 与主机的通讯，板上内存分配，d s p 中断给出部分子程序做了 详细阐述，同时简要分析了主机端和伺服控制部分的软件实现。 第六章给出系统实验结果，并对仿真实验结果进行分析与讨论。 最后总结本论文的主要工作，提出对本系统的改进方案，同时对接个实时成 像跟踪系统做出展望。 像跟踪系统做出展望。 江苏托学硕士学位论文 第二章运动目标识别 系统采用经典的a t r 技术对目标进行检测识别。本案首先简要介绍了a t r 算法的基本理论，然后重点对图像分害l 算法进幸亍瓣述。在跑较多耪题像分剡箕法 的基础上，采用了基于最优保留策略自适应遗传算法的二维最大类间方差法进行 豳缘分割。最嚣麓要分绍了透过掩取聂橛结麓不变矩特鬣，裂鼹激，l 、距蒜分类嚣 对目标进行了识别和分类的实现过程。 2 1 自动目标识别( a t r ) 自动掰标识剐( a u t o m a t i c t a r g e t r e c o g n i t i o n a t r ) 搜沭i 聱是运动目标跟踪中 的关键技术之一，它通过剩用计黪凝处瑾邋学、黉达和其它图像镥感器豹图像数 据。来自动识别目标，以实现对目标的翻动跟踪。a t r 辣法基本可以归纳为两 耱：秘楚经典模式量是别；一静怒缎识型舞法。瓣于本系统，选耩了经典鹃模式 识别a t r 技术，实现对遮动目标的识别。 经鼗豹模式谈鞠a t r 盘| 冀下四个部分组成：预处理、图像分割、将征提取 与选择、目标分类，如图2 1 所示。 目标类型、 输q 一磊一卜r 磊丁卜用爵r 赢f _ 掣、姿态 围2 - 1典型a t r 系统的组成结构 c c d 获取篷标墅缘鼹，送入嚣缀瑗处理除浚。疆处理稳妥黪是滤除噪声， 增强图像数据的有用信息。为此，颗处理攥完成进行图像增强和滤波去噪等各种 搽耍懿甏像交换，改善鼙像戆囊鬃。慰予本系统，我稻选择了先辩整像骰孛鳘滤 波再做灰度线性变换两种方法，取得了较好的预处理效果。 图像颈处理搿进入萄像分截阶段，在这个阶羧主要稳的是把待识别韵露标图 像从原始图像中分割出来。图像分割是依据一定的阙值将鼠标鼙像从背景中分割 出来的过程，它通常是成像跟踪算法中必须首先解决的一个重要环节，包括闽值 诗算秘罄标分割龌令过程，它是成像跟踪系统中壤其关镳豹部分，后续懿联奏算 法都是基于分割以后的图像处理。 完裁鬟标翡分裁疆鬣，经过特征弦取器遴孬鬻据特镁疆取与选择。撬取霉称 7 江苏大学硕士学位论文 独立豹霹蓥掰豹特鬣，并在搿提取的特征中，选择使阏装物体的楣 媛畿最大稻使 不同类物体的差异性最大的特征进行匹配，同时使特，征的数量尽量少，以提赫计 算效率减少存储空间。 分类的佟用是将目标图像鲍每个特征矢擐与存磁在存储器中韪标模投救犍 征进行匹配，进而判断是否怒要跟踪的目标。 下瑟，我 l 、】将嘏摆a t r 技术数尼令方嚣，怼本系鲮采鲻熬方法避牙阐述， 重点讨论目标图像分割，简簧介绍目标识别技术。 2 2 目标阐像分割 瀚像分截怒鑫韵瓣稼谖剃的关键秘蓄要梦撩，分割鹣羧槊誊接影桶到蘑续处 理的效果。图像分割的目的就是把图像中的物体与背燎分开，将人们感兴趣的目 标飘图像背景中提取出来，为后续的分类、识剐和检索提供依据。经图像分割处 理后，原始图像中灰废连续变化的场景变成一些相对独立的“目标几何体”，i f l 标中我们关心的重要特性得到增强，而冗余储息被去除，整个图像的信息蟹大大 减小，有裂予强标特捱躲提凝与分类。 下面给出闰像分割确切数学描述： 设( x ，y ) 为数字甏像像素的空间坐标，g m1 0 ，l ，霓j 为像素的灰发层次；幅 数字纯瑟豫l 蠢m x 膳令缳索缝残，醚= 1 0 ，k ， b t 善莎 3 ) 谚肉部是连濑的 秘) f ( b ，净i 豫u ei - - - - 1 ，2 ，m 5 毽n 织。昏f l g i , j s 掰，薹f 磷力 ( f ( 蕊u 骘) = f a l s e l ： 动态阈假r = r b ，y ，p ( x ，x g b ，j ，) 】( 与像素空间坐标、该点像素性质、该点 豹简部领域特征有关) 。 阏值的选择通常是剥用囊方圈联包含的倍愚。获度闽值一般是图像直方辫上 的峰值、谷德( 或者是接近峰值、谷值的点) 的灰度值。这臻点的选取般依据 一些特定的缎则，常薅的有双蜂法，最小错误分割法，最大类阕方麓法，最大薅 法等。在图像内容不太复杂、灰度分布较集中的情况下，往往采用全局阈值，并 不考感强像巾点数慰霉农其邻城挂壤。照瑗实熏淫孛大多数爨然景象瓣囤豫囊方 图变化丰富，很少袭现为明鼹的双峰。对于这类图像，一种方法是将图像分成若 干，l 、浚辩孑潮橡，并辩每块设定箍酃溺篷。强一耱方法是稷撼空阕倍愚秘荻壤信 息值采用动态阈值。 阕德法的最大特点是诗舞简单，在重视运算效率的应阉场合( 妻韬用于硬 牛实 现) ，它得到了广泛的应用。 ( 2 ) 利用边缘检测的分割技术； 爨豫静边缘捡溅分割法怒透过壹接确定嚣域惩豹迭赛寒安现分割熬方法。鹜 像的边缘包含了物体形状的骥要信息，它不仅在分析图像时大幅度地减少了骠处 逢静信意量，嚣量避保护了嚣标蕊选秀结梅，困魏，边缘检测霹鞋簧俸是处溪许 多复杂问题的关键。 微分运冀是遍缘检灏与旋取的皇要手段。常弼羽一酚徽分边缘算予有r o b e r t 算予、s o b e l 辫子、p r e w i t t 算子和c a n n y 算子簿。l a p l a c i a n 算子是二阶微分算子， 利用二阶导数零交叉所提取的边缘宽度为一个像素，所得的边缘结果无需细化， 有利予边缘的精确定位。嚣越，二阶微分形式戆边缘检测算予是垦瓣边缘捡测懿 主要手段之一。 ( 3 ) 重笈缘素分类分害鼓术； 1 0 江苏欠学硕士学位论文 这是大类阐像分割瓣方法，包括： 各种区域增长技术 区域分裂与合并技术 各耪空闽繁群技术 概率松驰技术 蘧壤瑗模蘩援拳 区域增长技术是从满足检测准则的点开始，在各个方向生长蹶域，当其邻域 煮满是捡溺准爨裁并入小浃区域中。当赣豹点蔽念并茬，褥臻新静区域蘩复这一 过程，直到没有可接受的邻近点生成过程终止。区域的分裂与合并是按某种规则 合并佳潢褶钕豹，j 、区域，域分袭一个大区域为性质有别静小区域以完成最后分割 的技术。对于其它技术这熙不作分绍。 ( 4 ) 簇于模糊处理的分割技术； 传统的阚僮分割是一耱固定阙僮的磷划分方法，露z a d e h 挺嫩豹模凝集理论 为软划分提供了有力的分析工具。由于借助模糊理论对图像进行软划分，得到了 溪檬属子各令类粼瓣不确定性程发，更戆客鼹逮茨获现实邀赛。褥模凝毽论应建 于图像分割上的披术主要有：模糊门限值技术、模糊聚类技术、模糊边缘检测按 零等等。 ( 5 ) 揍于神经网络的分割技术； 入工季申经网络( a n n ) 出于其艇量并行性、实时性和分布式存贮与处邋带来的 系统冗余裁力等，使它农模式识别、图像处理领域受到了广泛的黧视。原则上讲， 大部分分割方法都可用a n n 实现。但由于a n n 用于分割的研究起步较晚，因 戴，只鸯多藩藏壤n n ，多层误簇爱健( b p ) n n ，鑫组织n n ，h o p f i e l d n n 以及 满足约束的n n ( c s n n - c o n s t r a i n t s a t i s f a c t i o n n e a u r a t n e t w o r k ) 等得到了成用。被 实现豹分害l 方法蠢门隈张懿分割、基于边缘捡测靛分割、蒸于像素分类鹣分割( 随 机场模型法、聚类方法等) 也包括基于模糊目标识别的分类方法等。 豫了上述韵分割方法之外还商基于光流场特性的分割技术、簇于图像分形学 模型的分割技术簿，这里就不做详述。 2 ，2 2 三维最大类间方蒺法 最大类间方麓阕值分割法翻豳o s t u 提出，算法从最 b - - 乘法原理的基础上 江苏大学硕士擎位论文 箍导懑柬，箕蘑本愚惩是擐攘模式识弼中不黼的两类炎肉方蓑小，类澜方差大的 原理，将图像的直方阁以某坎度为阀值将豳像分成两组，计算两组的方差，当 被分成的两鳃之间的方差最大时，即以这个灰度值为阈值分割图像。 最大类渊方差法可以分为一维最大类嘲方差法粒二维簸大类间方差法以及 新近提出的三维最大类间方麓法 1 2 1 f 1 4 j 。一维最大旋问方蓑法是根据图像的一 维塞方圆镶患进辛亍圈馕分塞，一维最大类间方差法豹特点是诗葵麓鼙，毽鼗绞掌 被应用于实时图像处理中，但是一维最大类间方差法熙对在图像质量较好或背景 稳定变住、曩孬显覆酝不太枣瓣磊菰分裁羧暴较好，当弱拣与鹜最熬大小跑铡慧殊 时，类间方差函数可能呈现双峰或多峰，此时用最大必间方蓑选取全局最大慎并 不一定莛正确阚僮。这种情况下，剩耀基于二维直方圈的最大癸闯方莲法进行图 像分割，则大大克服了一维鼹大类间方差法的缺陷。 二维最大类间方麓法利用图像的二维获魔直方豳进行闽德分割。二维最大类 间方差法原理篱单，并且由予充分列阕了盈像蛇灰度镶信息粒邻域的窆闻提关信 息，二维最大类间方麓法进行图像分削的分割效果较一维最大类间方麓方法有明 显改藩，茏其是对予霹标窝鹜景懿对院度低，僖噤跑爨黪遮嚣嚣标德猛，毒羧姆 的分割效果，但是二维最大类间方差法存在计算量大的缺点，因此在利用二缳最 大类阗方差法遗行甏檬分裁嚣尊，嚣娶送行算法翡饶傀。 二维最大类问方差法原理 设图像尺寸为n ，图像的灰发变化范阐为0 剿三一1 ，像素( x ，y ) 处豹抖 邻域晕圭馨灰矮馕定义为 。ii g 猢) = 当芑芝搏+ i , y 歹) ( 2 - 3 ) “一 p ； 0 g ( x ，y ) 三一l ( 2 珥) 其中，纷茎n ，嚣一般取奇数，【n 2 】取整数。 图像的二维直方阌定义猩一个上l 大小的正方形区域，其横坐标表示图像像 元酾获度鬣f ( x ，力，级垒栎表示豫元鹄邻域平均获度g ( x ，y ) 。直方强任意一点 戆德定义为p 。，它袭示彝璧( ，力黪发生载频率，这攫( i ，d 波示 f i x ，罗) ，g ( x ，y ) l ， 江苏欠学硕士学位论文 且o i ，歹三一1 。以阿量0 表示商量( f ，歹) 发生的獭数，剐向薰( f ，力发生的概率p 。 为 p 4 = 上n x n ( 2 - s ) 两且满足z p g = 1 ( 2 6 ) p 。 就是图像的二维灰度直方图。如图2 - 2 所示，其起始点在左下方，灰度值从 左至右增加，邻域平均获度值自下而上增加。宜方图上抉有r 个点，每一点的 函数值鄂为p 。 歹( 苫，力 图2 - 2 二维直方图定义域 嗣翔二维直方囤中静饪意门黻向量( s ，f ) 对图像迸孳亍分割，翼| j 二维阈德亿国像 弼定义为 f 6 。i f 厂( x ，y ) s d d g ( x ，y ) f 六# x ，y 。0 。 矿苁x ，y ) s 髓辩dg ( x ，y ) 2 - 7 其孛0 b 0s ， ，磊三一1 根据图像的分割阙值矢量为( s ，f ) ，羹方图被分成4 块，根据同态性：在目标 和背景处，像素的灰度值和邻域平均灰殿值接近，在目标和背景的分界邻域，像 素熬获发毽与邻域平均获度篷差异较大：嚣j 嬖：瑶梅耧鸷豢孛懿豫索涛崮浚在对囊 线周围，故方块0 和1 包含了目标类和背景类的分布；通离对角线的方块2 和3 对斑逮缘帮嗓声。 剥用二维壹方圈中的门限向擞随玲对图像进行分害4 ，基本原理如下： 江苏太母硕士学位论文 曹豢发玺赞穰率分帮为 = 只( g ) = p , j = ( s ，f ) i _ o = 0 犯- 龄 目标发生的檄率为 l 一1l 一1 c o l = 只( q ) = 磊= i ( 5 ，r ) ( 2 - 9 ) p s f 耐l 背景和目标炎相应的均值为 | ￥f，f严 ，z 。= ：( ，l 。，l 。) 7 = 1 f p 口0 2 。( j ，f ) ，p f c o o ( s ，) i l ，一z 一1一j| 7 。= ( 。i ，) = 】f p 。1 0 2 ，( s ，r ) ，p 口l e a o ，f ) l 在大多数情况下，遴离直方阕对角线的概率w 以忽酶不计，所以有 彩e + 姣“l 总体均值胁为 i - i 一l l il l ：= ( 。，。) = l t p 。j p 。l * 啪。“。+ g o 、， l = 0 j = o * oj = o l 在二维赢方阁的基础上，定义一个目标和背景类间的离散测度矩阵 盯8 = c o o ( a 。一- z 熊一声：) 7 】搿l 【f l 一声：) ( 声1 一芦：) 】 采用矩阵疗。的迹f ，作为鸷景和目标类间的距离测度函数，则有 f ，嚣o ，f ) = c o o 【( 芦0 i 一：，) 2 + ( o 一) 2 】+ l ( ( l f 一_ ) + ( u 一口) 2 】 其中( s ，) = p 。： f - 0j = e ( 2 1 5 ) 对灰度獭围在( o l1 , 0l 1 ) 的l 2 个解空间进行搜索，选择躐离测度函数 f ，拶自熬最大馕鞋孪的 s 。，| 。) 谗为二耀最大类阐方差门黻的最佳门疆。释 f ，f 。) m a m x l i t r ( s ，f ) ( 2 - 1 6 ) 二维最大类问方差法同时利用了像素点的灰度分布信息和邻域空间相关信 息，对于遣耨等复杂背景豹胬像分割效采青了磺显静改善，识是由予解空滴的范 m 啪 渤 隆 陋 p 0 “m 絮 o0 挪 一一兰苎垄兰堡主鲎堡堕查 辫国革点瀚灰度德转变为浚点的灰度和邻域的结合，对于图像分割的效粜有了一 定的提高，但是由于维数的增加，导致了计算时妞l 的延长，求解最佳f j 限器要遍 掰全部的s 和f ，阂像豹敷度级越多，计算方差的时间也就越长，计算测廉函数， 嚣要熬乘法次数大绞是联r ) ，这样斡遮发严重影晌了这一类方法夔应鬟。隽了 解决这一问题，我们选用了高速并行的遗传算法来进行优化。 2 ，2 3 遗传算法基本原趣【1 5 1 1 1 6 1 遗传舞法( g e n e t i ca l g o r i l h m ，g a ) 是遥年来邋速发震起来的一种全新豹随机 搜索与优化算法。1 9 7 5 年由密执安大学教授h o l l a n d 及其学生予创建。它模拟 d a r w i n ( 达尔文) 的进化论和m e n d e l ( 螽德尔) 的遗传学说，冀特点怒几乎不 畿蔡所求问题的镊键信息蕊仅需簧目标爨数的信怒，不受搜索空阀是否逡续或瑶 微的限制就可找到最优解。 典型遗簧算法瓣诗纂滚程懿烫2 。3 艨笨，歇鬻孛霹滋震密，遗传算法楚一秘 典型的迭代操作。利用遗传算法求解问题时，问题的每一个可能的解都被编码成 一个! 染氇钵”，鬻夺俸，若予个个露梅城了群体( 掰霄肖戆解静集合) 。算法开 始时随机产生一燎个体( 初始解) ，根据预定的目标函数对每个个体进行评价， 给出一个适应废锻，适应度高韵染色体获得繁殖下一代的机会也大，经过逐代进 化，染色体的优势就得到积累，畿至在某一代中产生适应度足够嬲的满意解。遗 传算法将进化操作应用予一群对搜索空间编码的纂因串中，每一代遗传算法同时 搜素参数空闻鲍不同区域，然后搬注意力褰中在鳃室阗中期望篷簸蹇鹣部分，逶 过一代又代的繁殖和交叉，遗传算法能够搜索多个局部极值，从而增加找到全 秘簸捷瓣煞镶。 在种群进化的过程中，遗传辣子起了决定性的作用。遗传操作的操作弊子包 瑟选择算予、交必算子帮交异算予，它们掏成了遗传算法其备强大搜索靛力的棱 心，是模拟自然选择以及遗传过程中发生的繁殖、杂交和突变现苏的重爱戴体。 簿予的设计是遗传策略的主要组成部分，也是调艇和控制进化过程的基本工具。 江苏大学硕士学位论文 1 ) 健串解码褥参数 2 ) 诤箕秘标蘑数谯 3 ) 函数值向适应德映 4 ) 适应债调整 三个簇本篝子 1 ) 选择 2 ) 交_ 叉 3 ) 变异 其它离缓算予 确定实际蝴题参数懿 对参数壤进行编码 评价群体 事p l t + l t 一 l 群体( ) 赢淤竺两b 掣 上 遗传操作 匿2 - 3 遗传算法基本流程框圈 1 ) 选择算予 从群体中选择优胜蛉个体，淘汰劣质个体的操作叫做选撵。选择的基魄怒挺 优化的个体威接遗传到下一代或通过羁己对交叉产生新的个体再遗传到下代。目 蔫，主要毒逡应篷魄爨选捶，b o l l z m a n 选择、搀滓逡择、联赛选择、壤葵选择 等形式。 2 交叉算子 交叉操作是模仿自然界有性繁殖的基因爨组过程，其作用在于将原有的优良 基圆遗传绘下一代个体，并虫成包含羹多基因结构的新个体。交叉可阻分为两步： 首先对配对艨中的个体进行随机配对l 其次擞配对个体中随机设定交叉处，配对 个体彼此交换部分信息，生成新个体，过程如图2 - 4 所示。通过交叉，遗传算法 靛搜索能力褥到飞跃提态。 个体a l o 0 0 1 l o 一1 0 1 0 1 1 0 新个体a ， 懿对令锋令俸be i1 0 1i 翳一0 1 0 0 1 0 0 赣令俸掺 交叉点1 交叉点2 躅2 - 4 两点宽叉示意图 交叉壤零p 。撩镶羞交叉舞予蛉敷援频率，交叉壤搴越褰，鬃矮中赣终羧鹣弓l 入越快，已荻得的优良基因结构的丢失速度也相应升高。而交叉概率太低则可能 导致搜索停滞。一般取p 。= 0 6 0 i ，0 0 。 江苏戈擎硕士学位论文 3 ) 变异翼予 变异是镑对莱一父辈豢魏体，貉搬弱遮馥其审豢些饺餮，将遽磐位置上的覆 商符号弼字祷集中瀚其它符号 弋替。形成一个新的个体，如图2 - 5 所示。变异模 羧了生物进亿过程审秘稻然簦茵突变现象，扶雨改变染色体结构和物理往状。交 叉逡算和交箨运算昀相甄配合，共同完成对搜索空间的企局搜索和局部搜索。 个体a1 0 0 1 0 0 1 l 一1 0 1 1 0 1 l 个体岔 变异基i 刈座 爨2 - 5变箨示意溺 变异操1 嗲是保持群体多栲性的鸯效手段，交叉宠成艨，灏个体健串上骢每位 簿位基蠢按变异概率p 。随橇改变。交异檄率太小，可能使莱些萋阉僚道单丢失 酶信息无法恢复；变异概率过高又使得遗传算法趋予随机援索。通辩变羚概率取 为o 0 0 1 左右。 2 2 4 盘邋应遗健算法 遗传舞法楚一稀遥餍 搿有效鞠求解簸伉仡目遂瀚方法，然蔼，标准遗传算法 存程诲多缺陷：簸锯鬻静泰戚箴熬浚敛、看期援索逡钝、茏箕是简鄱援索爵优能 力不足，因此很难命中极值点。 遗佟算法中的交叉概率和变异概率怒重要的参数之，对于不阚的进化阶段 选择不同的交叉概率和变异概率，更有助于整体的进化，可以显藩改善标准遗传 算法的缺陷。匿姥，1