末制導目標跟蹤技術是精確制導武器系統(tǒng)中的關鍵技術之一,決定著精確制導武器的打擊精度。在精確制導武器廣泛使用的現(xiàn)代戰(zhàn)爭中,該技術甚至能夠影響戰(zhàn)爭勝負的走向。因此,本文重點研究了末制導目標跟蹤中的兩個問題:在末制導目標定位階段,由于實時圖像與基準圖像之間存在較大差異,如何快速準確在實時圖像中定位目標,這是一個非常重要的問題。針對該問題,本文提出了一種基于視角補償?shù)哪繕硕ㄎ凰惴?采用透視變換模擬基準圖像多個角度的成像,并用局部不變特征子進行描述,以圖像匹配的方法定位目標。通過視角補償,增強實時圖像對基準圖像視角差異的適應性。在末制導跟蹤階段,隨著彈體與目標間距離縮小,目標尺寸會急速變大。針對該問題,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特征子進行匹配跟蹤。首先采用兩種策略來尋找特征點,一種是特征點匹配方法,另一種是利用前后向光流法對上一幀投票特征點進行跟蹤剔除,這些策略能有效增加匹配特征點對。然后通過特征點前后一致性匹配估計出目標角度及尺度變化,利用投票機制估計目標位置及尺寸。由于存在錯誤匹配特征點對,對此,本文提出一種聚類算法對投票結果進行聚類分析,通過距離閾值來剔... 

【文章來源】：國防科技大學湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

像素點灰度比較圖

|dI p 素點的灰度值， I x 表常數(shù)。檢測算法旋轉不變性以及抗噪聲fan Leutenegger 和 Marg尺度角點檢測算法。尺度空間，構造n個 oc., -1}。假設有圖像 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，得到了圖像極值點的尺度和位置，對極值行二維二次函數(shù)插值( x, y方向)，得出正確的置，極值點所對應的尺度可以通過對尺度方鍵點檢測 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檢測算法。SIFT 算法在尺為關鍵點，提取其位置、尺度和方向信息，圖信息對關鍵點進行描述。算法所提取的特不變，而且對仿射變換、視角變化和噪聲也多尺度特征，SIFT 用不同尺度的核函數(shù)對圖像，由此構建圖像的尺度空間。核函數(shù)選用

【參考文獻】：
期刊論文
[1]高重頻激光對激光導引頭的干擾機理研究[J]. 張帥,劉志國,趙乾,王仕成.  激光與紅外. 2015(12)
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博士論文
[1]成像導引頭地面目標跟蹤技術研究[D]. 申璐榕.國防科學技術大學 2014
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碩士論文
[1]基于特征的抗大尺度視角變換的圖像配準算法研究[D]. 蘇可心.中國科學院研究生院(長春光學精密機械與物理研究所) 2013
[2]基于特征描述子的目標跟蹤研究[D]. 劉朵.西安電子科技大學 2013
[3]視頻運動目標跟蹤算法研究[D]. 邵明禮.西安電子科技大學 2006



本文編號：2897769