基于红外图像序列的被动测距方法研究

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被动测距技术在工业和军事应用领域愈来愈具有重要的现实意义,它综合运用了光学、视觉以及图像等方面的技术,在诸如机器人视觉系统,基于运动分析的空间卫星跟踪系统,导弹火控系统,自动飞行器着陆,精确导航系统,军事侦察卫星照片的自动分析系统等领域均有广泛的应用。基于图像处理的被动测距技术是目前该领域内一个很有价值的研究方向。本论文中,根据课题实验环境的特点,本课题选择了基于透视投影成像模型的被动测距方法。论文从红外探测系统的透视投影成像物理模型阐述开始,跟踪红外运动图像序列中飞行目标的稳定特征点,结合图像处理技术得到特征部分尺寸。利用透视投影成像物理模型推导出被动测距,并根据跟踪成像特点对估计结果做了进一步修正。根据飞行目标红外图像特点,将基于最大距离法的局部阈值分割用于目标图像的提取。给出了关于图像局部灰度特性的三个推论,并由此将遗传算法用于轮廓跟踪过程,自动判断出轮廓跟踪过程中出现的分支点、断边,搜索断边并连接。特征提取是模式识别中较为困难的工作,也是自动跟踪系统的一个重点。分析典型飞机红外图像发现,跟踪过程中机头部位可选作稳定特征点的提取部位,并通过特征点集的选择提高特征尺寸测量精度。对结果的分析表明本论文中的方法基本达到课题的要求,可以完成基于飞行目标的红外图像序列的被动测距。
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