無人飛行器目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、隨著目標(biāo)識別與跟蹤算法的不斷更新發(fā)展，無論是在民用領(lǐng)域還是軍事方面都有著廣泛的應(yīng)用。與此同時，也對目標(biāo)識別與跟蹤算法有了更高的要求。本文主要研究應(yīng)用于無人飛行器上的目標(biāo)識別與跟蹤算法，通過對算法的分析研究，提出改進(jìn)優(yōu)化的方法。使其在應(yīng)用于無人飛行器中時，對目標(biāo)的識別與跟蹤更加的快捷、更加準(zhǔn)確。
　　在圖像的預(yù)處理方面，本文闡述了改進(jìn)后的中值濾波器，在優(yōu)化算法后，更加適應(yīng)了多種噪聲類型的去除，提升了濾波效果，并且提出了由于濾波導(dǎo)致圖

2、像邊緣畫模糊的現(xiàn)象，并利用圖像銳化，對圖像進(jìn)行修補(bǔ)，保證了圖像信息特征的完整性;在目標(biāo)識別算法方面，闡述了多種目標(biāo)識別算法的相關(guān)內(nèi)容，它們是對于本文對于目標(biāo)識別算法分析的基礎(chǔ)。經(jīng)過研究分析，得到其優(yōu)點與不足，綜合以上分析結(jié)果，最終選定均值漂移算法。MeanShift算法是一種有效的統(tǒng)計迭代算法，已廣泛應(yīng)用于聚類分析、跟蹤、圖像分割、圖像平滑、濾波、圖像邊緣提取和信息融合等方面。在使用MeanShift算法時，對其進(jìn)行算法優(yōu)化處理，在對圖

3、像進(jìn)行分割時，添加帶寬選擇環(huán)節(jié)，使其對于圖像的分割及目標(biāo)的檢測有著更加優(yōu)越的效果;在目標(biāo)跟蹤算法上，同樣也選用均值漂移算法對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并結(jié)合實際應(yīng)用中出現(xiàn)的由遠(yuǎn)及近的目標(biāo)大小變化現(xiàn)象，提出了跟蹤窗的自適應(yīng)模式。
　　結(jié)合以上算法，利用VC技術(shù)，設(shè)計了一套基于DM6437-355的目標(biāo)識別跟蹤系統(tǒng)，對本文所提出的目標(biāo)識別與跟蹤算法進(jìn)行驗證。通過在不同場景下對目標(biāo)進(jìn)行識別跟蹤的實驗結(jié)果可以看出，此算法能夠在復(fù)雜的背景下對目標(biāo)識別和