發(fā)布時(shí)間：2020-12-04 14:33

　　末制導(dǎo)目標(biāo)跟蹤技術(shù)是精確制導(dǎo)武器系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)之一,決定著精確制導(dǎo)武器的打擊精度。在精確制導(dǎo)武器廣泛使用的現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中,該技術(shù)甚至能夠影響戰(zhàn)爭(zhēng)勝負(fù)的走向。因此,本文重點(diǎn)研究了末制導(dǎo)目標(biāo)跟蹤中的兩個(gè)問題:在末制導(dǎo)目標(biāo)定位階段,由于實(shí)時(shí)圖像與基準(zhǔn)圖像之間存在較大差異,如何快速準(zhǔn)確在實(shí)時(shí)圖像中定位目標(biāo),這是一個(gè)非常重要的問題。針對(duì)該問題,本文提出了一種基于視角補(bǔ)償?shù)哪繕?biāo)定位算法,采用透視變換模擬基準(zhǔn)圖像多個(gè)角度的成像,并用局部不變特征子進(jìn)行描述,以圖像匹配的方法定位目標(biāo)。通過視角補(bǔ)償,增強(qiáng)實(shí)時(shí)圖像對(duì)基準(zhǔn)圖像視角差異的適應(yīng)性。在末制導(dǎo)跟蹤階段,隨著彈體與目標(biāo)間距離縮小,目標(biāo)尺寸會(huì)急速變大。針對(duì)該問題,本文提出了一種一致性匹配跟蹤算法。該算法利用局部不變BRISK特征子進(jìn)行匹配跟蹤。首先采用兩種策略來尋找特征點(diǎn),一種是特征點(diǎn)匹配方法,另一種是利用前后向光流法對(duì)上一幀投票特征點(diǎn)進(jìn)行跟蹤剔除,這些策略能有效增加匹配特征點(diǎn)對(duì)。然后通過特征點(diǎn)前后一致性匹配估計(jì)出目標(biāo)角度及尺度變化,利用投票機(jī)制估計(jì)目標(biāo)位置及尺寸。由于存在錯(cuò)誤匹配特征點(diǎn)對(duì),對(duì)此,本文提出一種聚類算法對(duì)投票結(jié)果進(jìn)行聚類分析,通過距離閾值來剔... 

【文章來源】：國(guó)防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

像素點(diǎn)灰度比較圖

|dI p 素點(diǎn)的灰度值， I x 表常數(shù)。檢測(cè)算法旋轉(zhuǎn)不變性以及抗噪聲fan Leutenegger 和 Marg尺度角點(diǎn)檢測(cè)算法。尺度空間，構(gòu)造n個(gè) oc., -1}。假設(shè)有圖像 img倍下采樣,2C 層是1C 層原圖像的 1.5 倍下采樣3d 層是2d 層的 1.5 倍下采為： 2 , 2i i it C t d

圖 2.3 亞像素插值，得到了圖像極值點(diǎn)的尺度和位置，對(duì)極值行二維二次函數(shù)插值( x, y方向)，得出正確的置，極值點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的尺度可以通過對(duì)尺度方鍵點(diǎn)檢測(cè) Lowe 等人在 1999 年提出的基于尺度不變的了比較完整的特征點(diǎn)檢測(cè)算法。SIFT 算法在尺為關(guān)鍵點(diǎn)，提取其位置、尺度和方向信息，圖信息對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行描述。算法所提取的特不變，而且對(duì)仿射變換、視角變化和噪聲也多尺度特征，SIFT 用不同尺度的核函數(shù)對(duì)圖像，由此構(gòu)建圖像的尺度空間。核函數(shù)選用

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]成像導(dǎo)引頭地面目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D]. 申璐榕.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[2]基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的紅外圖像末制導(dǎo)跟蹤算法研究[D]. 李靜宇.中國(guó)科學(xué)院研究生院（長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所） 2013

碩士論文
[1]基于特征的抗大尺度視角變換的圖像配準(zhǔn)算法研究[D]. 蘇可心.中國(guó)科學(xué)院研究生院(長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2013
[2]基于特征描述子的目標(biāo)跟蹤研究[D]. 劉朵.西安電子科技大學(xué) 2013
[3]視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究[D]. 邵明禮.西安電子科技大學(xué) 2006



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