基于DSP的實時成像跟蹤系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)_圖文

1、江蘇大學碩士學位論文基于DSP的實時成像跟蹤系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)姓名:許波申請學位級別:碩士專業(yè):計算機應(yīng)用技術(shù)指導教師:李正明20050614 江蘇大學碩士擘棱論文Step幸;計簿下一代群體e(t+中每個個體的遙應(yīng)度值,遴行終止條件翔斷。若不滿足終止條件,剛更新避他代數(shù),轉(zhuǎn)入Step3。,若滿足終止條件,剛輸斑轉(zhuǎn)入Step,j,算法結(jié)束。終止條件設(shè)定為迭代中出現(xiàn)的最優(yōu)解連續(xù)15代朱進化。Step5t獲得最離適應(yīng)發(fā)的串即為最佳閼值,避行圖像分割。懟予上述葵法,零文佟考遴孬了饒寞實臻。實驗結(jié)果魏鬣2。7艨示,實驗縮暴襲明采髑基=y-叁逡黢遺鼗算法靜二繆最大類淘方楚淡分割鬻像,囊予全豢兼疆了筠標幫替爨

2、的獲發(fā)德,分裁散黎較好。 原始圖像 維最走糞潤方蓑渣分割翻豫璃2-7爨像分割效果辮2.3特鏈掇繇葛疆標諼別咎11122l采集的圖像經(jīng)過圖像預(yù)處理、分割以詹,需要對分割之后的圖像進行識別,瓤裁公割出來的目標是否是蠢待躡踩的墾標。蔫是爨標,則執(zhí)行跟蹤過程,萋不是目櫞,則擴大搜索范圍,夔新搜索飄標。辯晷棟邀行談鬟之l謄,蓉先要對鞭際邀稽將鏊提取。將援提取是瓣蠢談剩孛戇關(guān)鍵步驟,宅不僅影響識別、分類黥糖度,褥量瞧影嚷算法豹詩葵遽疫。選擇萄標蕊有的、本質(zhì)的及重簧韻特征或滿往迸行涌羹并將萁結(jié)暴數(shù)菹純t或?qū)ο蠓纸獠⒎跄?形成特征矢蘸或符號串、關(guān)系萄,麩麗產(chǎn)釜代表對象駒特征e通常選取特征時滿足三個原則:

3、本系統(tǒng)波fj設(shè)置出內(nèi)fj和矯f1組成i2拼1,如豳32駢示,內(nèi)門緊套往磊標,外門的設(shè)鼴是為在靠近目標圖像的地方采集背景挑度值,內(nèi)Pl-f-J之間區(qū)域稱為背景采樣區(qū)。背景采樣區(qū)的大小應(yīng)能保證精確的表征目標臨近區(qū)的背景敷度的分農(nóng)。 溺3-2淀門設(shè)置波門的自適應(yīng)是根據(jù)過去幀中目標位鼴、運動方向和運動速度,估計出目標京警前犢豹最可能位餮,以詫作為當前頓的跟蹤窩的凡儲中心。波fj中心鞠波fj 尺寸應(yīng)根據(jù)目標網(wǎng)像中心及圖像尺寸進行預(yù)測。波門的中一OG(xa,%邋常應(yīng)秘目標中一OT(x。Y,.重合;若目標在運動,則下幀波門的中心(爿k+l K+。按N一3的線性預(yù)測器預(yù)測,郄由過去的三頓(k一2,kl,k幀來

4、顙瓣第k+l楨。1蓋=妄【4墨+羔一2Xk一2】(3131K“=圭【4K+耳一。2E一:】(32j顢測的波門位黌與目標位置之間便有偏移。偏移蓬為(缸m,妙%=(曲,Yf一(毪,強(3-3伺服機構(gòu)(控制機構(gòu)j根據(jù)偏移爨大小,使波門中心向目標中心方向移動,以使(出m,卻m趨向0。波門尺寸f34】按如下方式處理:當曩撂尺寸較小(l5l5像素眩,內(nèi)波門尺寸按當前目標圖像的上下左右邊緣各擴大5個像索;當目標圖像較大,但棗子3030像素辯,肉波j菝翟標辮稼上下左右透緣長度簸3擴大;當囂稼圖像尺寸增大到大于3O30個像素時,內(nèi)波門按目標圖像邊緣擴大10個像素設(shè)置,即 江蘇丸學碩士學位論戈 圖3-8自進應(yīng)遺傳

5、算法進行鼴像匹配3。4目標預(yù)測在跟蹤目標的過程中,由于外界環(huán)境的變化和各種隨機干擾,可能會使目標被瞬時遮撼,弓l越霾標短鬻丟失。爨糠鼓遮接囂,懿果談鷺丟失薅瀵毅聶戇羧溺、識別和捕獲會需要多幀時間,而采用預(yù)測的方法可以有效的解決。在囂繇運動熬遘程串,番標運動鞔邃、速凄及箱速度交萋、豳像足寸等特薤值,以及系統(tǒng)的焦距變化爨都是時間的函數(shù),(D,可以用一定的曲線來表示。在適當短的一段連續(xù)時間內(nèi)。在上述諸量的函數(shù)ft可以用線性函數(shù)、平方函數(shù)或兩者靜綴念來遙邋。我稻逸取了線往預(yù)測和平方顢淵兩者豹組合一綜合預(yù)測來實現(xiàn)目標預(yù)測f2】【3411371。綜合預(yù)測綜合線性頸測和平方顎測囂秘方法可以得到綜合預(yù)測器為f(k十1/k=WL(k十1/七+(1一W正(女+1/k(3-21式中工(為線性預(yù)測器表達式;工(為平方預(yù)測器表達式;W為權(quán)函數(shù)。顯然凝該鴦0量W s l,