- 相關(guān)推薦
CCD測量系統中基于自適應相關(guān)算法的動(dòng)態(tài)目標跟蹤的論文
摘要：相關(guān)匹配是目標跟蹤和模式識別的一種重要方法。介紹了CCD（電荷耦合器件）誤差測量系統光學(xué)原理；針對該測量系統實(shí)際情況，提出了用相關(guān)算法實(shí)現目標位置的測量；使用自適應相關(guān)匹配的方法，實(shí)現了對連續視頻圖像中動(dòng)態(tài)目標的跟蹤；給出了實(shí)驗結果，并對算法提出了改進(jìn)的意見(jiàn)。
關(guān)鍵詞：CCD測量 圖像處理 自適應相關(guān) 目標跟蹤
基于相關(guān)算法的目標跟蹤是利用從以前圖像中獲得的參考模板，在當前圖像中尋找最相似的區域來(lái)估計當前目標位置的方法。它對于背景復雜、會(huì )有雜波噪聲的情況具有良好的效果。CCD（電荷耦合器件）測量技術(shù)是近年來(lái)發(fā)展迅速的一種非接觸式測量技術(shù)。CCD攝像器件在分辨率、動(dòng)態(tài)范圍、靈敏度、實(shí)時(shí)傳輸方面的優(yōu)越性是其它器件無(wú)法比擬的，在動(dòng)態(tài)飛行目標跟蹤測量中發(fā)揮著(zhù)重要的作用。作者在CCD測量系統中使用相關(guān)匹配的方法，實(shí)現了對連續視頻圖像中動(dòng)態(tài)目標的跟蹤。
1 CCD誤差測量系統原理
在同一觀(guān)測位置布置兩臺CCD，其視軸平行。其中CCD1用于瞄準，CCD2用于跟蹤飛行目標。CCD1瞄準線(xiàn)和視軸重合，獲得瞄準線(xiàn)和靶標之間的偏差角α。CCD2獲得飛行目標和靶標之間的偏差角β。系統要求得到瞄準線(xiàn)和飛行目標之間的水平和垂直方向上的偏差角ψx、ψy。因此規定CCD的視場(chǎng)中均以靶標十字中心為原點(diǎn)，向左和向上為正方向，將α、β分別投影到坐標軸上得到水平和垂直方向上的偏差角αx、αy、βx、βy。兩臺CCD的視頻軸平行，視軸間距遠遠小于CCD到目標的距離，因此可以認為兩CCD的視軸重合。所以有：
ψx=αx-βx，ψy=αy-βy (1)
圖1是系統的原理圖，圖中靶板上的黑十字是靶標，(收集整理)虛線(xiàn)十字為瞄準分劃板在靶板上的投影（由于實(shí)際靶板上沒(méi)有，所以用虛線(xiàn)表示）。
2 圖像處理算法的選擇
從系統的原理分析可知，要完成偏差角度的測量首先應當從圖像中提取出各個(gè)目標在圖像中的位置，再根據CCD當量（每像元對應的弧度數）算出水平和垂直方向的偏差角。從CCD1的圖像中的最靶標十字和瞄準分劃板的位置，從CCD2的圖像中提取靶標十字和飛行目標的位置。
由于飛行目標幾乎貼地飛行，CCD視場(chǎng)中有復雜的地面背景。而且靶標是不發(fā)光的暗目標，與背景灰度反差不大，很難將目標從背景中分離出來(lái)，因此只有采用相關(guān)處理技術(shù)來(lái)進(jìn)行目標識別，才能實(shí)現瞄準誤差和飛行軌跡的測量。相關(guān)算法非常適合在復雜背景下識別和跟蹤運行目標。由于系統圖像處理是事后處理，處理連續的大量視頻圖像，實(shí)時(shí)性要求不高，而對處理精度和自動(dòng)處理程度要求較高，因此采用該算法。
本系統中相關(guān)處理將預先選定的目標或目標特定位置作為匹配樣板，求取模板和輸入圖像間的相關(guān)函數，找出相關(guān)函數的峰值及所在位置，求判斷輸入圖像是否包括目標圖像及目標位置。
3 相關(guān)算法的原理及改進(jìn)
在機器識別事務(wù)的過(guò)程中，常把不同傳感器或同一傳感器在不同時(shí)間、成像條件下對同一景物獲取的兩幅或多幅圖像在空間上對準，或根據已知模式在另一幅圖像中尋找相應的模式，這就叫做匹配。如果被搜索圖中有待尋的目標，且同模板有一樣的尺寸和方向，在圖像匹配中使用相關(guān)匹配，就是通過(guò)相關(guān)函數找到它及其在被搜索圖中的位置。
3.1 相關(guān)算法
基于相關(guān)的目標跟蹤尋找最佳匹配點(diǎn)，需要一個(gè)從以前圖像中得以的模板。在圖2中設模板T為一個(gè)M×M的參考圖像，搜索圖S為一個(gè)N×N圖像（M<N），T在S上平移，模板下覆蓋的那塊搜索圖叫做子圖Si,j，（i,j）為子圖左上角點(diǎn)在S中的坐標，叫參考點(diǎn)。比較T和Si,j的內容。若兩者一致，則它們的差為0。用誤差的平方和作為它們相似程度的測度：
展開(kāi)公式（2），則有：
公式（3）右邊的第三項表示模板的總能量，是一個(gè)常數。第一項是模板覆蓋下的子圖能量，隨（i,j）位置而緩慢改變。第二項是子圖和模板的互相關(guān)，隨（i,j）改變。當模板和子圖匹配時(shí)刻值最大。因此可以用以下相關(guān)函數做相似性測度：
根據柯西-施瓦茲不等式可知公式（4）中0<R（i,j）≤1，并且僅在Si,j(i,j)/為常數時(shí)，R(i,j)取最大值（等于1）。相關(guān)法求匹配計算量很大，如圖2所示的情況，要在（N-M+1）×（N-M+1）個(gè)參考位置上做相關(guān)計算，每次相關(guān)計算要做3M2次加法、3M2次乘法、1次除法、2次開(kāi)方運算。由于乘除法運算量最大，整個(gè)算法的時(shí)間復雜度大約為o((N-M+1) ×2×(3M2+1))。整個(gè)運算過(guò)程中，除了匹配點(diǎn)一點(diǎn)以外，都是在非匹配點(diǎn)上做無(wú)用功。但是，模板匹配算法準確度較高，適合對大量的連續視頻圖像做自動(dòng)處理。
3.2 自適應的相關(guān)匹配
在相關(guān)匹配過(guò)程中目標的大小、形狀等或者連續幀中的原點(diǎn)位置發(fā)生變化，都會(huì )引起圖像相關(guān)偏離。一旦模板不能和目標嚴格地匹配，那么最佳匹配點(diǎn)就不是目標的中心。這會(huì )給相關(guān)算法造成誤差。雖然這個(gè)誤差是隨機的，但是它會(huì )隨著(zhù)相關(guān)處理逐幀積累。如果積累了足夠的幀數，模板會(huì )完全偏離目標。增大模板也會(huì )引入誤差。這是因為，當模板大于目標時(shí)，模板中將有部分背景信息。每幀中背景的變化，便引入了誤差。為了消除誤差，必須盡可能地減少模板中的背景信息。
為了解決以上問(wèn)題，引入了自適應的相關(guān)算法。首先在圖像的灰度直方圖中尋找一個(gè)閾值，使大多數的像素，特別是背景像素都在閾值之下。在圖像中定出模板的位置，尋找一個(gè)區域使其邊界的像素灰度從閾值之上變?yōu)殚撝抵�，作為目標的邊界，這樣，目標的位置是目標區域中的一個(gè)點(diǎn)，目標被一個(gè)矩形窗口框住，可以認為矩形的中心是目標的中心。這樣，系統補償了逐幀匹配引起的偏離誤差，減小了誤差的積累。自適應的窗口減小了引入過(guò)多背景元素而在相關(guān)過(guò)程中造成的影響。
3.3 減少運算量
在CCD誤差測量系統中，即使是事后處理，如果對每一幀圖像進(jìn)行全圖搜索，其運算量仍然是巨大的。從前面的分析可知，運算量同搜索圖和模板的大小均有關(guān)系。在本系統中，模板的大小基本是固定的，在這種情況下，減小搜索力瓣大小就成為了如何減少運算量的關(guān)鍵。經(jīng)過(guò)對系統實(shí)際的圖像分析，發(fā)現連續的每一幀中同一目標的位置改變緩慢。對算法進(jìn)行改進(jìn)，對于連續視頻圖像的第一幀做全圖搜索，找出匹配點(diǎn)；對于后續各帖，在前一幀圖像目標位置的基礎上進(jìn)行模板匹配，將當前幀搜索圖定義為前一幀目標位置周?chē)粋�(gè)邊長(cháng)為N的正方形區域（目標位置不一定正方形的中心），在此較小的搜索圖中進(jìn)行相關(guān)匹配。同時(shí)設定一個(gè)閾值R，如果相關(guān)系數量大值R（i,j）MAX<R,那么認為在該搜索圖中沒(méi)有找到目標，則進(jìn)行整幀圖像的搜索，否則接受匹配點(diǎn)為目標位置。
CCD誤差測量系統跟蹤動(dòng)態(tài)目標，在對連續視頻圖像處理時(shí)，搜索圖的大小應和運動(dòng)速度有關(guān)。如果圖太小，有可能使目標不在搜索圖內，而必須進(jìn)行全圖的匹配，如果圖較大，又會(huì )增加運算的開(kāi)銷(xiāo)�？梢栽黾舆\動(dòng)趨勢的估計，使搜索圖向運動(dòng)趨勢的方向平移。對于當前幀搜索圖區域的確定可以根據前兩幀位置間的關(guān)系來(lái)確定，求前兩幀位置水平和垂直坐標的差Δx和Δy來(lái)決定偏移的方向。在有效的測量階段，目標的運動(dòng)基本是勻速的運行，在水平方向和垂直方向的速度變化不大。因此，搜索圖的平移量可以根據|Δx|、|Δy|來(lái)確定。在當前幀中以前一幀的目標位置為新搜索圖的中心，在各方向分別平移|Δx|、|Δy|個(gè)像素，得到當前的搜索圖。
4 軟件實(shí)現和處理結果
由于軟件和系統硬件的關(guān)系緊密，數據處理量大，對系統的可靠性要求高，因此采用Visual C++編程實(shí)現。實(shí)驗中圖像為768×576的256級灰度圖，模板的大小為40×40，搜索圖的大小為80×80。圖3是實(shí)際測試時(shí)得到的圖像匹配后的搜索圖。圖中黑白相間的方框是匹配得到的目標，圖中依次為模板、第4、46、74幀匹配的結果。黑白相間的方框十字中心是目標中心。
對匹配的結果同圖像中目標的實(shí)際位置進(jìn)行比較得出：在連續的140幀圖像中，85%的結果和實(shí)際目標位置誤差在10個(gè)像素以?xún)�，只有兩次的誤差大于20個(gè)像素。這是由于圖像質(zhì)量誤差，幾乎無(wú)法檢測到目標所致。沒(méi)有發(fā)生模板完全偏離目標的情況。
經(jīng)過(guò)實(shí)驗證明，系統軟件運行可靠、效率高，跟蹤算法的準確高，能在復雜背景下實(shí)現對目標的準確匹配。但是模板匹配算法運算量驚人，在應用中選擇的模板通常為40×40像素，搜索圖為80×80像素，連續處理1000幀圖像，要進(jìn)行8.07×10 9次乘除法運算。因此對于模板匹配算法有進(jìn)一步改進(jìn)的必要，可以引入SSDA（序貫相似性檢測算法）來(lái)提高算法的效率；對于背景比較簡(jiǎn)單，信噪比高的圖像可以先二值化，再通過(guò)異或運算來(lái)進(jìn)行匹配。這樣沒(méi)有了復雜的乘除運算，代之以異或和加法運算，可以進(jìn)一步提高效率。
【CCD測量系統中基于自適應相關(guān)算法的動(dòng)態(tài)目標跟蹤的論文】相關(guān)文章：
基于系統設計的科研管理論文09-22
績(jì)效目標跟蹤報告（通用12篇）12-20
測量相關(guān)的實(shí)習報告12-01
大案例教學(xué)法在動(dòng)態(tài)網(wǎng)站設計與開(kāi)發(fā)中的應用論文06-23
基于冗余PLC的井下排水自動(dòng)控制系統的設計的論文02-22
與外貌相關(guān)的議論文：生活中的美與丑作文01-28