基于DSP的实时成像跟踪系统的研究与实现_图文

1、江苏大学硕士学位论文基于DSP的实时成像跟踪系统的研究与实现姓名:许波申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:李正明20050614 江苏大学硕士擘棱论文Step幸;计簿下一代群体e(t+中每个个体的遥应度值,遴行终止条件翔断。若不满足终止条件,刚更新避他代数,转入Step3。,若满足终止条件,刚输斑转入Step,j,算法结束。终止条件设定为迭代中出现的最优解连续15代朱进化。Step5t获得最离适应发的串即为最佳阏值,避行图像分割。怼予上述葵法,零文佟考遴孬了饶寞实臻。实验结果魏鬣2。7艨示,实验缩暴袭明采髑基=y-叁逡黢遗鼗算法静二缪最大类淘方楚淡分割鬻像,囊予全豢兼疆了筠标帮替爨

2、的获发德,分裁散黎较好。 原始图像 维最走粪润方蓑渣分割翻豫璃2-7爨像分割效果辫2.3特链掇繇葛疆标谖别咎11122l采集的图像经过图像预处理、分割以詹,需要对分割之后的图像进行识别,瓤裁公割出来的目标是否是蠢待蹑踩的垦标。蔫是爨标,则执行跟踪过程,萋不是目橼,则扩大搜索范围,夔新搜索飘标。辩晷栋邀行谈鬟之l誊,蓉先要对鞭际邀稽将鏊提取。将援提取是瓣蠢谈剩孛戆关键步骤,宅不仅影响识别、分类黥糖度,褥量瞧影嚷算法豹诗葵遽疫。选择萄标蕊有的、本质的及重簧韵特征或满往迸行涌羹并将萁结暴数菹纯t或将对象分解并符磅能,形成特征矢蘸或符号串、关系萄,麸丽产釜代表对象驹特征e通常选取特征时满足三个原则:

3、本系统波fj设置出内fj和矫f1组成i2拼1,如豳32骈示,内门紧套往磊标,外门的设鼹是为在靠近目标图像的地方采集背景挑度值,内Pl-f-J之间区域称为背景采样区。背景采样区的大小应能保证精确的表征目标临近区的背景敷度的分农。 溺3-2淀门设置波门的自适应是根据过去帧中目标位鼹、运动方向和运动速度,估计出目标京警前犊豹最可能位餮,以诧作为当前顿的跟踪窝的凡储中心。波fj中心鞠波fj 尺寸应根据目标网像中心及图像尺寸进行预测。波门的中一OG(xa,%邋常应秘目标中一OT(x。Y,.重合;若目标在运动,则下帧波门的中心(爿k+l K+。按N一3的线性预测器预测,郄由过去的三顿(k一2,kl,k帧来

4、颡瓣第k+l桢。1盖=妄【4墨+羔¨一2Xk一2】(3131K“=圭【4K+耳一。2E一:】(32j颟测的波门位黉与目标位置之间便有偏移。偏移蓬为(缸m,妙%=(曲,Yf一(毪,强(3-3伺服机构(控制机构j根据偏移爨大小,使波门中心向目标中心方向移动,以使(出m,却m趋向0。波门尺寸f34】按如下方式处理:当曩撂尺寸较小(l5×l5像素眩,内波门尺寸按当前目标图像的上下左右边缘各扩大5个像索;当目标图像较大,但枣子30×30像素辩,肉波j菝翟标辫稼上下左右透缘长度簸3扩大;当嚣稼图像尺寸增大到大于3O×30个像素时,内波门按目标图像边缘扩大10个像素设

5、置,即 江苏丸学硕士学位论戈 图3-8自进应遗传算法进行鼹像匹配3。4目标预测在跟踪目标的过程中,由于外界环境的变化和各种随机干扰,可能会使目标被瞬时遮撼,弓l越霾标短鬻丢失。爨糠鼓遮接嚣,懿果谈鹭丢失薅瀵毅聂戆羧溺、识别和捕获会需要多帧时间,而采用预测的方法可以有效的解决。在嚣繇运动熬遘程串,番标运动鞔邃、速凄及箱速度交萋、豳像足寸等特薤值,以及系统的焦距变化爨都是时间的函数,(D,可以用一定的曲线来表示。在适当短的一段连续时间内。在上述诸量的函数ft可以用线性函数、平方函数或两者静缀念来遥邋。我稻逸取了线往预测和平方颟渊两者豹组合一综合预测来实现目标预测f2】【3411371。综合预测综合线性颈测和平方颚测嚣秘方法可以得到综合预测器为f(k十1/k=WL(k十1/七+(1一W正(女+1/k(3-21式中工(为线性预测器表达式;工(为平方预测器表达式;W为权函数。显然凝该鸯0量W s l,