隨著計算機視覺的飛速發(fā)展,基于可見光圖像的目標識別及跟蹤算法,在視頻監(jiān)控、人機交互等領(lǐng)域,得到了廣泛的應(yīng)用。本文主要針對目標識別及跟蹤算法進行研究,針對傳統(tǒng)算法的缺點,提出改進方案,實現(xiàn)了航拍圖像的多目標識別以及對航拍視頻的多目標跟蹤,并且基于飛行器通過航拍圖像對地面目標位置估計的方法進行了理論研究。首先,本文研究了去除圖像噪聲的均值濾波算法、中值濾波算法及高斯濾波算法,通過仿真實驗得到了三種濾波算法的去噪效果及特點;考慮到霧霾對圖像像素質(zhì)量的影響,本文研究了暗通道先驗的圖像去霧算法,并對霧霾圖像和視頻進行去霧仿真,針對傳統(tǒng)視頻去霧算法的不足,提出改進的視頻去霧算法對其進行改進,并進行仿真驗證。然后,在多目標識別方面,首先在傳統(tǒng)機器視覺框架內(nèi),提出了改進特征提取算法多目標識別技術(shù),將其應(yīng)用于傳統(tǒng)的機器視覺多目標識別算法中,分別針對地面平視拍攝圖像及低空俯拍圖像進行多目標識別仿真,仿真結(jié)果表明該算法在識別的精度上需要進一步改進。接下來,考慮到傳統(tǒng)機器視覺的局限性,本文研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標識別算法,通過對YOLO算法和SSD算法的原理分析及仿真,結(jié)果表明YOLO算法和SSD算法存在抗...

【文章頁數(shù)】：97 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)
        1.3.1 本文主要研究內(nèi)容
        1.3.2 本文主要結(jié)構(gòu)
第2章 圖像去噪及視頻去霧改進算法
    2.1 圖像去噪
        2.2.1 圖像噪聲
        2.2.2 圖像去噪算法
    2.2 暗通道先驗圖像去霧算法
    2.3 改進的視頻去霧算法研究
        2.3.1 大氣光平滑處理
        2.3.2 基于直方圖均衡化的圖像增強技術(shù)
        2.3.3 改進的視頻去霧算法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于改進特征提取算法的多目標識別技術(shù)
    3.1 矩形框的設(shè)置
    3.2 特征提取技術(shù)
        3.2.1 SIFT特征提取算法
        3.2.2 SURF特征提取算法
        3.2.3 改進的特征提取算法
    3.3 SVM分類器
    3.4 基于改進特征提取算法的多目標識別技術(shù)
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標識別算法
    4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及樣本采集
    4.2 YOLO目標識別算法
        4.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型及損失函數(shù)的訓(xùn)練
        4.2.2 非極大值抑制及網(wǎng)絡(luò)測試過程
        4.2.3 YOLO目標識別算法的仿真
    4.3 SSD目標識別算法
        4.3.1 SSD算法的網(wǎng)絡(luò)模型
        4.3.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程
        4.3.3 SSD目標識別算法的仿真
    4.4 改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多目標識別算法
        4.4.1 改進算法的特征增強
        4.4.2 改進算法的網(wǎng)絡(luò)模型
        4.4.3 仿真與分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 多目標跟蹤算法及飛行器位置估計
    5.1 KCF目標跟蹤算法的原理
    5.2 KCF目標跟蹤算法的實現(xiàn)
        5.2.1 循環(huán)矩陣及多通道特征提取
        5.2.2 核函數(shù)的脊回歸及樣本的快速檢測
        5.2.3 KCF多目標跟蹤算法的仿真與分析
    5.3 改進的多目標跟蹤算法
        5.3.1 多尺度模塊的設(shè)計
        5.3.2 抗遮擋模塊的設(shè)計
        5.3.3 改進的多目標跟蹤算法及仿真
    5.4 飛行器位置估計
        5.4.1 攝像機的成像原理和坐標轉(zhuǎn)換
        5.4.2 基于相似三角形的圖像測距
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文和獲得的科研成果
致謝



本文編號：3864147