1. 概述
1.1 现状分析
目标识别技术现在逐渐成为图像处理领域中一个热点课题。以往目标识别与跟踪通常使用成像法。成像跟踪是利用目标的图像信息实现目标跟踪。当目标的图像信息出现可度量的尺度时,用成像方法检测目标的状态比较精确可靠。比如不变矩阵法 ,它利用M.K.Hu提出的7个具有平移不变性,比例不变性和旋转不变性的矩阵作为识别特性,将拍摄到图像的对应量与之进行比较和匹配。而NMI(2)特征识别法是另一种基于NMI特征的RST不变法及其抗灰度特性来进行目标识别及跟踪的方法。但是以上这些方法都有其局限性,因为特征量的提取首先要进行图象分割,当背景比较复杂时,很难从中提取出要进行比较的目标区域,并且当图像质量不佳时,求出的特征量误差较大,容易引起误判。本文针对这种情况,介绍了一种利用灰度差值来对复杂背景中移动目标进行快速识别与跟踪的方法。该方法充分利用了移动目标在连续两帧图象中位移的特点,新颖而又巧妙的对其进行准确识别。同时由于改进了在VC++中像素的读取方式,从而
大大提高了实时性。实验表明,该方法速度,实用性好,准确率高。
1.2 研究内容
目标识别是与图像有关的技术,目前人们主要研究的是数字图像。
目标识别技术的原理框图如图1.2.1所示,该技术的基本思想是:首先采集并量化由数码相机、数字摄像机、扫描仪来的目标图像,进行图像裁减后针对这一目标对图像进行图像预处理技术,使目标在大小、亮度、对比度等方面以适于
计算处理。然后对处理后的目标图像分割,边缘检测,轮廓提取,以达到识别目标的目的。结合课题研究实际情况,需要解决的关键技术主要有:
一.理想采样不可能实现。由于数字图像采集过程中不可避免地在多个环节中出现各种噪声,而噪声在理论和实践上是不可能完全滤除的,因此理想的采样
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