基于Harris角点匹配的目标跟踪

Kalman滤波在运动跟踪中建模

目录 一、kalman滤波简介 (1) 二、kalman滤波基本原理 (1) 三、Kalman滤波在运动跟踪中的应用的建模 (3) 四、仿真结果 (6) 1、kalman的滤波效果 (6) 2、简单轨迹的kalman的预测效果 (7) 3、椭圆运动轨迹的预测 (9) 4、往返运动归轨迹的预测 (10) 五、参数的选取 (11) 附录： (13) Matlab程序： (13) C语言程序： (13)

Kalman滤波在运动跟踪中的应用 一、kalman滤波简介 最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。 Kalman滤波是卡尔曼(R.E.kalman)于1960年提出的从与被提取信号的有关的观测量中通过算法估计出所需信号的一种滤波算法。他把状态空间的概念引入到随机估计理论中，把信号过程视为白噪声作用下的—个线性系统的输出，用状方程来描述这种输入—输出关系，估计过程中利用系统状态方程、观测方程和白噪声激励(系统噪声和观测噪声)的统计特性形成滤波算法，由于所用的信息都是时域内的量，所以不但可以对平稳的一维随机过程进估计，也可以对非平稳的、多维随机过程进行估汁。 Kalman滤波是一套由计算机实现的实时递推算法．它所处理的对象是随机信号，利用系统噪声和观测噪声的统计特性，以系统的观测量作为滤波器的输入，以所要估计值(系统的状态或参数)作为滤波器的输出，滤波器的输入与输出之间是由时间更新和观测更新算法联系在一起的，根据系统方程和观测方程估计出所有需要处理的信号。所以，Kalman滤波与常规滤波的涵义与方法不同，它实质上是一种最优估计法。 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法），对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的 二、kalman滤波基本原理 Kalman滤波器是目标状态估计算法解决状态最优估计的一种常用方法具有计算量小、存储量低、实时性高的优点。实际应用中，可以将物理系统的运行过程看作是一个状态转换过程，卡尔曼滤波将状态空间理论引入到对物理系统的数学建模过程中来。其基本思想是给系统信号和噪声的状态空间建立方程和观测方程，只用信号的前一个估计值和最近一个观察值就可以在线性无偏最小方差估计准则下对信号的当前值做出最优估计。 设一系统所建立的模型为：

水下目标搜索与识别技术

水下目标搜索与识别技术 水下目标搜索与识别系统一般分为光视觉系统和声视觉系统，当距离物体十米以内，一般采用光视觉系统，当距离物体大于十米以上时则用声视觉系统。当前流行的趋势是采用激光的方式来进行目标搜索与识别。 一．光视觉系统 传统的光视觉系统包括水下摄像机、照明等设备用来满足获取光学图像和视频信息等基本的要求。而现在的光视觉系统不仅要求满足上述要求，还要求具备对图像和视频信息进行处理、特征提取以及分类识别的功能。总之，只能水下机器人中光视觉系统的使命是：快速、准确德获取水下目标的相关信息，并对信息进行实时处理，将处理结果反馈给计算机，从而指导机器人进行正确的作业。 1.光视觉系统框架 水下光视觉系统主要分为三大块：(1)底层模块:图像采集系统，包括专用水下CCD感光摄像头和图像采集卡，这部分属于硬件部分；(2)中层模块：图像处理，包括图像预处理、图像分割、特征提取、根据目标模型进行学习，形成知识库和逻辑推理机制，得到单幅图像的初步理解和评价。(3)高层模块：分类是水下目标识别最为核心的技术，也是最终实现部分。 1.1硬件组成 光视觉系统硬件包括光视觉计算机、水下CCD摄像头、云台和辅助照明灯。光视觉计算机完成视觉建模、高层视觉信息处理和理解、与机器人主控计算机的网络通讯，实时监控系统每个时间节拍的运行状态与处理参数。 1.2软件体系 水下光视觉系统的软件体系涵盖了两个部分：中层模块和高层模块。中层模块主要负责图像处理工作(图像处理一般包括图像预处理、图像分割和特征提取三方面)。高层模块是水下目标识别系统的最终实现部分，一般采用的是神经网络识别算法进行识别分类。 二．声视觉系统 理想的声视觉系统作为智能水下机器人的传感设备，应该具备灵敏度高、空间分辨率高、隐蔽性好、抗干扰能力强、自主调节和全天候作业等特点，能适合

(整理)Kalman滤波在运动跟踪中的建模.

目录一、kalman滤波简介 1 二、kalman滤波基本原理 (1) 三、Kalman滤波在运动跟踪中的应用的建模 (3) 四、仿真结果 (6) 1、kalman的滤波效果 (6) 2、简单轨迹的kalman的预测效果 (7) 3、椭圆运动轨迹的预测 (9) 4、往返运动归轨迹的预测 (10) 五、参数的选取 (11) 附录： (13) Matlab程序： (13) C语言程序： (13)

Kalman滤波在运动跟踪中的应用 一、kalman滤波简介 最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。 Kalman滤波是卡尔曼(R.E.kalman)于1960年提出的从与被提取信号的有关的观测量中通过算法估计出所需信号的一种滤波算法。他把状态空间的概念引入到随机估计理论中，把信号过程视为白噪声作用下的—个线性系统的输出，用状方程来描述这种输入—输出关系，估计过程中利用系统状态方程、观测方程和白噪声激励(系统噪声和观测噪声)的统计特性形成滤波算法，由于所用的信息都是时域内的量，所以不但可以对平稳的一维随机过程进估计，也可以对非平稳的、多维随机过程进行估汁。 Kalman滤波是一套由计算机实现的实时递推算法．它所处理的对象是随机信号，利用系统噪声和观测噪声的统计特性，以系统的观测量作为滤波器的输入，以所要估计值(系统的状态或参数)作为滤波器的输出，滤波器的输入与输出之间是由时间更新和观测更新算法联系在一起的，根据系统方程和观测方程估计出所有需要处理的信号。所以，Kalman滤波与常规滤波的涵义与方法不同，它实质上是一种最优估计法。 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法），对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的 二、kalman滤波基本原理 Kalman滤波器是目标状态估计算法解决状态最优估计的一种常用方法具有计算量小、存储量低、实时性高的优点。实际应用中，可以将物理系统的运行过程看作是一个状态转换过程，卡尔曼滤波将状态空间理论引入到对物理系统的数学建模过程中来。其基本思想是给系统信号和噪声的状态空间建立方程和观测方程，只用信号的前一个估计值和最近一个观察值就可以在线性无偏最小方差估计准则下对信号的当前值做出最优估计。 设一系统所建立的模型为：

基于卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪

随机数字信号处理期末大作业（报告） 基于卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪 Radar target tracking based on Kalman filter 学院（系）：创新实验学院 专业：信息与通信工程 学生姓名：李润顺 学号：21424011 任课教师：殷福亮 完成日期：2015年7月14日 大连理工大学 Dalian University of Technology

摘要 雷达目标跟踪环节的性能直接决定雷达系统的安全效能。由于卡尔曼滤波器在状态估计与预测方面具有强大的性能，因此在目标跟踪领域有广泛应用，同时也是是现阶段雷达中最常用的跟踪算法。本文先介绍了雷达目标跟踪的应用背景以及研究现状，然后在介绍卡尔曼滤波算法和分析卡尔曼滤波器性能的基础上，将其应用于雷达目标跟踪，雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据，对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。最后对在一个假设的情境给出基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法对单个目标航迹进行预测的MATLAB仿真，对实验的效果进行评估，分析预测误差。 关键词：卡尔曼滤波器；雷达目标跟踪；航迹预测；预测误差；MATLAB仿真 - 1 -

1 引言 1.1 研究背景及意义 雷达目标跟踪是整个雷达系统中一个非常关键的环节。跟踪的任务是通过相关和滤波处理建立目标的运动轨迹。雷达系统根据在建立目标轨迹过程中对目标运动状态所作的估计和预测，评估船舶航行的安全态势和机动试操船的安全效果。因此，雷达跟踪环节工作性能的优劣直接影响到雷达系统的安全效能[1]。 鉴于目标跟踪在增进雷达效能中的重要作用，各国在军用和民用等领域中一直非常重视发展这一雷达技术。机动目标跟踪理论有了很大的发展，尤其是在跟踪算法的研究上，理论更是日趋成熟。在跟踪算法中，主要有线性自回归滤波、两点外推滤波、维纳 α-滤波和卡尔曼滤波，其中卡尔曼滤波算法在目标跟踪滤波、加权最小二乘滤波、β 理论中占据了主导地位。 雷达跟踪需要处理的信息种类多种多样。除了目标的位置信息外，一般还要对目标运动速度进行估计，个别领域中的雷达还要对目标运动姿态进行跟踪。雷达跟踪的收敛速度、滤波精度和跟踪稳定度等是评估雷达跟踪性能的重要参数。因此提高雷达跟踪的精度、收敛速度和稳定度也就一直是改善雷达跟踪性能的重点。随着科技的发展，各类目标的运动性能和材质特征有了大幅度的改善和改变，这就要求雷达跟踪能力要适应目标特性的这种变化。在不断提高雷达跟踪性能的前提下，降低雷达跟踪系统的成本也是现代雷达必须考虑的问题。特别是在民用领域中由于雷达造价不能过高，对目标跟踪进行快收敛性、高精度和高稳定性的改良在硬件上是受到一些制约的，因此雷达跟踪算法的研究就越来越引起学者们的关注。通过跟踪算法的改进来提高雷达的跟踪性能还有相当大的挖掘潜力。考虑到雷达设备的造价，民用雷达的跟踪系统首要的方法就是对于雷达的跟踪算法进行开发。

我国首套水下GPS高精度定位导航系统简介

我国首套水下GPS高精度定位导航系统简介 北极星电力网新闻中心2008-11-12 11:04:48 我要投稿 关键词：GPS 我国首套水下GPS高精度定位导航系统简介 “863”计划“水下GPS高精度定位系统”课题组 摘要由国家"863"计划资助的我国首套水下GPS高精度定位导航系统已研制成功，填补了我国在水下高精度定位导航和水下工程测量领域的空白。该系统可从水上(海面、沿岸陆地或飞机上)对水下目标跟踪监视和动态定位，还利用GPS技术，实现了水下设备导航、水下目标瞬时水深监测、水下授时、水下工程测量控制和工程结构放样等功能。 关键词水下GPS 定位导航系统用户 由国家"863"计划资助的我国首套水下GPS高精度定位导航系统研制成功，经在浙江省千岛湖进行的试验表明，对于水深45m左右的水域，系统的水下定位精度为5em，测深精度为30cm，水下授时精度为0.2ms，且测量误差不随时间累积。这是继美国和法国之后，我国科学家自主研制开发的精度好、功能强、自动化程度高的水下GPS系统。该系统不但可用于从水上(海面、沿岸陆地或飞机上)对水下目标跟踪监视和动态定位，还率先利用GPS 技术实现了水下设备导航、水下目标瞬时水深监测、水下授时、水下工程测量控制和工程结构放样等功能。该系统的成功研制，将打破个别发 达国家对水下高精度定位技术的垄断，填补了我国在水下高精度定位导航和水下工程测量领域的空白。 一、系统构成 水下GPS定位导航系统主要由GPS卫星星座、差分GPS基准站(可选)、四个以上GPS 浮标、安装在水下目标或载体上的水下导航收发机、陆基或船基数据处理与监控中心(简称数据控制中心)、水上无线电通信链路、水下水声通信链路组成，如图1。多个GPS浮标与水下导航收发机构成以浮标为基线的海面长基线水下定位导航系统。 其中，GPS卫星星座、差分基准站和浮标GPS天线用于提供“海面动态大地测量基准”，包括浮标动态长基线水下定位网的起算基准和时间基准；水下导航收发机的发射器、浮标定位水听器组成了水下定位子系统，该子系统采用水下差分方式定位，水下无需高稳定频标；数据控制中心和水下导航收发机的水声通信换能器组组成了水下通信链路；差分基准站到数据控制中心、GPS浮标到数据控制中心的无线电收发装置组成了海面无线电通信链路；水上数据处理中心、系统状态监控、水上用户接口组成了数据监控中心；水下数据处理、用户接口组成了水下用户接口。 二、系统基本工作模式 1．水上跟踪模式——用户在水上 当水上用户需要跟踪水下目标(或动态定位)时，就从数据控制中心的监控界面向水下导航收发机(安装在水下目标上)发送定位请求信号，水下导航收发机激活后向GPS浮标发射定

水下多目标跟踪技术_党建武

水下多目标跟踪技术 党建武,黄建国 (西北工业大学,陕西西安　710072) 摘　要:基于现代海洋环境和经济发展的要求,论述了水下多目标跟踪技术的重要性,详细 讨论了过去几十年来多目标跟踪技术的发展,探讨了水下多目标跟踪中的关键技术,指出了 未来水下多目标跟踪技术的发展趋势。 关键词:水下目标;探测;多目标跟踪 中图分类号:TP 14;TN 911　文献标识码:A 文章编号:1008-1194(2003)01-0048-05 0　引言 水下多目标跟踪是指使用一个或多个探测器对水下的多个监测目标的运动状态进行跟踪。水下多目标跟踪理论和技术主要包括目标模型、自适应跟踪算法、跟踪门的形成、数据关联、跟踪维持、跟踪起始及跟踪终结等几方面内容。多目标跟踪需要周期地采样目标的状态并基于每个运动目标的概率分配采样值,每个运动目标的概率值是当前状态和目标轨迹的历史函数。轨迹辨识和轨迹相关的目的并不是为了对每一个被跟踪的目标建立一份档案,而是利用目标轨迹的信息实现某种目的,例如导航、捕获或攻击。水下多目标跟踪技术的研究,对于海防、区域防御、作战监视,海上安全作业及海洋开发等领域有着广泛的应用价值和重要的战略意义,因此,在近四十年来这一问题受到许多发达国家的密切关注。1　多目标跟踪技术的发展 多目标跟踪(MT T )的基本概念首先是由Wax [1] 在1955年提出的,他提出了初始目标航迹形成、航 迹保持、航迹删除的概念与模型,并且用一些估计方法得到其解。1964年,Sittler [2,3]在包括数据关联等 内容的多目标跟踪理论方面取得了开创性的突破。 1972年,Bar -Shalom 与Jaffer [4]首先指出有必要利用跟踪门内的所有回波以获得可能的后验信息,在此基础上,1975年,Bar-Shalom 与Tse [5]一起完成了单目标跟踪的概率数据关联算法。 1974年,Bar-Shalom [6]推广了他提出的单目标跟踪的概率数据关联算法,以使得跟踪滤波器可以对多个目标进行处理而不需要关于目标或杂波的任何先验信息。从1974年到1977年,M orefield 发表了一系列的文章[8],以证明多目标跟踪问题实际上是属于一类已被充分研究过的离散最佳化问题,即0～1整数规划问题中集合的分解和组合问题,并由此导出了多目标跟踪的整数规划方法[9]。 在采用高斯和的Bayes 迭代估值的基础上[10],A lspach [11]提出了跟踪多目标的高斯和方法。其中假定被跟踪的目标数与探测器接收到的回波数始终相等,而且每一回波均含有某一被跟踪目标的状态信息。Sittler 在其开创性的工作中[2]首先提出了以每一可能轨迹的似然函数为基础的轨迹分裂方法。1975年,Sm ith 与Buechler [12]提出了一种类似的滤波器。每一可能轨迹的似然函数的计算与文献[2]相似,如果回波位于跟踪门内,其被用来更新相应目标的状态,否则,即不与考虑。如果几个不同“目标”所得状态估计值相似的话,其中与似然函数较大的目标的估计值的差小于某一特定值的估计被剔除。 1979年,Reid 提出了以“全邻”最优滤波器以及Bar -Shalom 所提出的聚概念为基础的多目标跟踪　第25卷第1期 2003年3月探测与控制学报Journal of Detection &C ontrol Vol.25.No.1M ar.2003 X 收稿日期:2002-06-11基金项目:国家“九五”、“十五”国防重点预研项目。作者简介:党建武(1964—),男,陕西临潼人,西北工业大学博士研究生。研究方向:水下多目标跟踪技术、信号与信息处理。

卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用 摘要：机动卡尔曼算法(VD 算法)在扩展卡尔曼滤波诸算法中原理较为简单，目标跟踪效果也较好。 一． 模型建立 (1) 非机动模型（匀速直线运动） 系统模型 )()()1(k GW k X k X +Φ=+ 其中 ?????? ????? ???=)()()()()(k V k y k V k x k X y x ； ? ? ??????????=Φ10001000010001 T T ； ????? ? ? ???? ???=10200102T T G ? ?? ???=)()()(k W k W k W y x ； 0)]([=k W E ； kj T Q j W k W E δ=)]()([ 测量模型为: )()()(k V k HX k Z +=; 其中 ?? ? ???=01000001H )(k V 为零均值,协方差阵为R 白噪声,与)(k W 不相关。 (2) 机动模型 系统模型 );(*)()1(k W G k X k X m m m m m +Φ=+ 其中

?? ? ? ??? ? ?? ??????????=)()()()()()()(k a k a k V k y k V k x k X m y m y m y m m x m m ；??? ???????????? ?????=Φ100 00 00100000100020100000100200 122 T T T T T T m ；??? ???????????????????=10012040020422T T T T G m 0)]([=k W E m , kj m m m Q j W k W E T δ=)]()([ 观测模型与机动模型的相同,只是H 矩阵为m H 。 ?? ? ???=000100000001m H 二．Kalman 滤波算法 作为一般的Kalman 滤波算法其算法可以描述如下： )1/1(?)1/(?--Φ=-k k X k k X T T G k GQ k k P k k P )1()1/)1()1/(-+Φ--Φ=- 1])1/([)1/()(-+--=R H k k HP H k k P k K T T )]1/()()[()1/(?)/(?--+-=k k HX k Z k K k k X k k X )1/()()1/()/(---=k k HP k K k k P k k P 起始估计值为 ()()()()()()()221/?2/2221/x x x y y y z z z T z z z T ????-??????=????????-???? X 起始估计的估计误差为 (2)(1)(2)(1)2(2/2)(2) (1)(2)(1)2x x x x y y y y v v v T u T v v v T u T -?? ??-?? ?+?? =??-?? -???+???? X 起始估计的估计误差协方差矩阵为

基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究_毕业设计

毕业设计 设计题目：基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究 姓名 院系信息与电气工程学院 专业电气工程及其自动化 年级 学号 指导教师 2012年4月24 日

独创声明 本人郑重声明：所呈交的毕业论文(设计)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。 此声明的法律后果由本人承担。 作者签名: 二〇一年月日 毕业论文（设计）使用授权声明 本人完全了解鲁东大学关于收集、保存、使用毕业论文（设计）的规定。 本人愿意按照学校要求提交论文（设计）的印刷本和电子版，同意学校保存论文（设计）的印刷本和电子版，或采用影印、数字化或其它复制手段保存论文（设计）；同意学校在不以营利为目的的前提下，建立目录检索与阅览服务系统，公布论文（设计）的部分或全部内容，允许他人依法合理使用。 （保密论文在解密后遵守此规定） 论文作者（签名）： 二〇一年月日

目录 引言 1.绪论 1.1研究背景 1.1.1卡尔曼滤波提出背景 1.1.2 应用范围 1.2本文研究的主要内容 2 2．初步认识卡尔曼滤波 2 2.1关于卡尔曼 2.2滤波及滤波器问题浅谈 2 2.3 卡尔曼滤波起源及发展 3.估计原理和卡尔曼滤波 2 4．卡尔曼滤波的实现 4.1卡尔曼滤波的基本假设 5 4.2卡尔曼滤波的特点 5 4.3卡尔曼滤波基本公式 6 4.4卡尔曼滤波参数的估计和调整 5．卡尔曼滤波的相关知识 5.1 8 5.2 8 5.3 9 6．卡尔曼滤波器的设计 7．目标跟踪模型的建立 8．结合数学模型进行matlb编程 9．目标跟踪仿真 10．结论11 11.参考文献11 12.致谢12 13 15 16

水下光学图像中目标探测关键技术研究综述

水下光学图像中目标探测关键技术研究综述 一、引言 近年来，海洋信息处理技术蓬勃发展，水下目标探测技术的应用也日益广泛，涉及海底光缆的铺设、水下石油平台的建立与维修、海底沉船的打捞、海洋生态系统的研究等领域。水下光学图像分辨率较高，信息量较为丰富，在短距离的水下目标探测任务中具有突出优势。然而，由于受水下特殊成像环境的限制，水下图像往往存在噪声干扰多、纹理特征模糊、对比度低及颜色失真等诸多问题。因此，水下目标探测任务面临诸多挑战，如何在图像可视性较差的情况下，精确、快速、稳定地检测识别和跟踪水下目标物体是亟待解决的问题。 根据水下目标探测任务的执行步骤，将基于光学图像的水下目标探测关键技术分为图像预处理和目标探测两部分。其中，水下目标探测特指水下目标检测、识别与跟踪。近年来，国内外研究人员对基于光学图像的水下目标探测关键技术进行了大量研究，水下目标探测技术取得了迅速发展，一些研究人员总结了关键技术的发展现状。Sahu等总结了一系列水下图像增强算法，Han等对水下图像智能去雾和色彩还原算法进行了综述，Kaeli等概述了一组用于水下图像颜色校正改进的算法，郭继昌等对水下图像增强和复原算法进行了

系统归纳并通过实验对比了不同算法，Moniruzzaman等梳理了近年来深度学习在水下图像分析中的应用。然而，这些综述仅总结了水下目标探测某一关键技术的研究成果，目前仍缺少对水下目标探测关键技术的系统概述。 本文从水下图像预处理和水下目标检测、识别、跟踪技术入手，详细归纳了水下目标探测关键技术的研究现状。根据是否需要构建模型，将水下图像预处理分为图像增强和图像复原，并重点分析了水下图像增强的各类方法（基于直方图处理、基于Retinex理论、基于图像融合和基于深度学习的方法）的优缺点。由于水下目标跟踪技术的相关研究论文较少，本文主要从传统方法和深度学习两个角度讨论了水下目标检测与识别相关算法，并简要介绍了常用的水下图像数据集。在上述基础上指出了水下光学图像中的目标探测技术亟待解决的问题，讨论了解决思路和进一步发展方向。 二、水下图像预处理 与大气光学成像技术相比，水下光学成像技术深受水体光吸收和散射的影响，可见光在水体中传播的波长依赖性使得水下图像呈现蓝绿色调，水体中的杂质微粒对光的散射导致图像细节模糊以及表面雾化。为解决上述问题，研究人员提出了大量水下图像预处理算法，分为基于非物理模型的图像增强方法和基于物理模型的复原方法。

Harris角点检测算法编程步骤及示例演示

Harris角点检测算法编程步骤及示例演示 也不说那么多废话了，要介绍啥背景意义之类的，角点检测，顾名思义，就是检测角点，最简单的就是两条线的交点了，还有比如下国际象棋的棋盘格子的交点之类的，反正就是检测这些点。 简单将Harris角点检测算法的思想说下，就是拿一个小窗在图像中移动，通过考察这个小窗口内图像灰度的平均变换值来确定角点。（1）如果窗口内区域图像的灰度值恒定，那么所有不同方向的偏移几乎不发生变化； （2）如果窗口跨越一条边，那么沿着这条边的偏移几乎不发生变化，但是与边垂直的偏移会发生很大的变化； （3）如果窗口包含一个孤立的点或者角点，那么所有不同方向的偏移会发生很大的变化。 下面给出具体数学推导： 设图像窗口平移量为（u,v）,产生的灰度变化为E(u,v), 有E(u,v)=sum[w(x,y)[I(x+u,y+v)-I(x,y)]^2],其中w(x,y)为窗口函数， I(x+u,y+v)为平移后的灰度值，I(x,y)为平移前的灰度值。 有泰勒公式展开可得： I(x+u,y+v)=I(x,y)+Ix*u+Iy*v+O(u^2,v^2); Ix,Iy分别为偏微分，在图像中为图像的方向导数. 因此E(u,v)=sum[w(x,y) [Ix*u+Iy*v+O(u^2,v^2)]^2], 可以近似得到E(u,v)=sum[w(x,y) [Ix*u+Iy*v]^2],即 E(u,v)=[u,v][Ix^2,Ix*Iy;Ix*Iy,Iy^2][u,v]T

令M=[Ix^2,Ix*Iy;Ix*Iy,Iy^2]，因此最后对角点的检测成了对矩阵M的特征值的分析了，令M其特征值为x1,x2; 当x1>>x2或者x2>>x1，则检测到的是边缘部分； 当x1,x2都很小，图像窗口在所有移动的方向上移动灰度级都无明显变化. 当X1,X2都很大时且相当，检测到的是角点。 编程时用x1,x2不方便，因此定义角点响应函数; R=det(M)-k(trace(M))^2; 其中det(M)为矩阵M的行列式，trace(M)为矩阵M的迹。 下面给出更具数学公式实际编程的步骤： 1.利用水平，竖直差分算子对图像的每个像素进行滤波以求得 Ix,Iy,进而求得M中的四个元素的值。 M=[Ix^2,Ix*Iy;Ix*Iy,Iy^2] 2.对M的四个元素进行高斯平滑滤波，为的是消除一些不必要 的孤立点和凸起，得到新的矩阵M。 3.接下来利用M计算对应每个像素的角点响应函数R，即： R=det(M)-k(trace(M))^2; 也可以使用改进的R： R=[Ix^2*Iy^2-(Ix*Iy)^2]/(Ix^2+Iy^2);里面没有随意给定的参数k，取值应当比第一个令人满意。 4.在矩阵R中，同时满足R(i,j)大于一定阈值threshold和R(i,j)

水下目标识别技术探究

Technology Analysis 技术分析DCW 111数字通信世界2019.04（接上页）视，并采取相应有力措施加以解决，以促进高速公路 机电通信新技术的应用，为高速公路的发展提供更多通信技术支 持。 参考文献[1] 黄冠群.高速公路机电系统的维护与管理[J].科技创新与应用，2014，15（06）：199.[2] 王小利.高速公路机电工程通信系统技术浅述[J].工程技术，2017，4（下）：977. 1 研究背景 一般来说，水下目标情况复杂，我们研究的方向主要包括包 括舰船、潜艇、水雷、鱼群、海底沉物、地貌底质等。水下目标识别是实现水声装备与武器系统智能化的关键技术，更是现代信 息化条件下克敌制胜的前提，一直是各国海防领域面临的技术难 题。在20世纪40年代，世界各主要国家就已开始重视水下目标 识别技术，鉴于水下目标识别领域具有复杂性和特殊性，导致 该技术研究进展一直较为缓慢。近年来，尤其是军事应用方面， 低噪声核潜艇的出现对水下目标特征分析和识别技术的需求愈 加强烈。同时，新兴的信息处理技术、微处理器技术、VLSI 和 VHSIC 技术也取得了重大进展。正是基于军事需求和新兴电子技术的推动下，数值计算和实验室仿真技术日趋成熟，水下目标 识别技术迅速发展起来。 2 识别技术的发展 水下目标识别根据回波信号符合大信噪比条件，一般分为瞬态回波信号识别和水声图像信号识别两种。前者主要用于识别航 行舰艇，直接对目标回波或噪声信号进行实时辨别；后者多用于 静态目标，如海底沉淀物、地质结构等识别。早期的目标识别技 术，目标判断主要依据目标噪声或回波的波形音调、节奏分布特 性进行识别。随着研究技术和设备的发展，上个世纪七十年代后，目标回波的亮点分布结构起伏和展宽特性以及目标噪声的线谱分 布特性均已作为目标的特征量。但由于目标本身以及声传输信道 的复杂性，目标特征量及其数量的选取问题还是没有得到有效解 决。八十年代以来，目标识别技术广泛引入了近代信号处理技术，仪器设备研制和测量水平得到大幅提升，这为水下目标特征量提 取和数据收集提供了便利条件，与此同时，人工神经网络分析将 目标识别过程进一步智能化。 在全球电子化、智能化手段的快速发展和广泛应用下，各国 在水下目标识别的多个领域实现了突破。一是日本东京大学和美 国RESON 公司从2010年起联合开发应用于浅海及沿岸港口的自 动声纳目标探测跟踪系统。此系统能在低信噪比情况下，有效跟 踪探测水下运动目标。并在此基础上，使用干涉仪测量法计算相 位差场，这样就能够有效抑制噪声混响及静止假目标的干扰，从而提高识别率。二是美国爱荷华大学2013年深入研究了非稳态干扰下主动声纳目标探测及分类，并提出自适应子空间跟踪算法，在时频区域对目标回波进行动态监测，结果表明此算法能够有效抑制杂波对目标回波的干扰。三是欧美各国均建立了蛙人散射模型，进行水下小目标探测识别研究。通过实验，仿真分析了蛙人的目标强度，并开展水池试验，测量了蛙人呼吸气瓶的目标强度， 海上试验测量了蛙人目标强度。据公开资料显示，蛙人探测声纳（DDS ）的性能描述，几乎所有的蛙人探测声纳均称实现了目标 识别和预警。四是2013年，美国海洋SPAWAR 系统中心海洋系统太平洋分部，应用多普勒方位测定法对多基地连续主动声纳目标进行跟踪。在多收发装置情况下，以此方法对目标进行有效定位和跟踪，取得良好效果。在先进发达国家的推动下，目标特性试验数据资源建设较为完善。俄罗斯、美国、英国在多年前就建立了大西洋海上试验场、DERA 测试场、活动式试验场及靶场，收集并整理了大量本国和盟约国及世界各国的舰艇目标特征数据资源，并对这些数据资源进行了对比分析、深层次挖掘，形成以特征库数据为基准的探测、识别体系。据了解，美俄等军事大国，每艘潜艇上都具有相应数据库，库中记载着各种舰艇、水中兵器的数据库及特征知识库，从而为作战中指挥官的准确判断提供数据支撑。 3 未来发展趋势随着吸声和隔声材料工艺提高、发动机减振降噪技术提升、仿生技术发展、干扰器种类多样化以及安静级潜艇应用给复杂的水下目标探测提出更高要求，识别与反识别技术出现了激烈碰撞。同时，水下目标识别技术和途径也逐渐多样化，己从单一源目标 提高到系统综合识别。据研究发现，现代激光技术可以作为水下目标识别系统的补充，尤其是在浅水区域、环境复杂的海洋区域、不易接近的区域等，使用激光可以快速探测和识别。机载激光扫描系统可以快速部署，用于探测水下目标或水面浮动目标。如果 目标足够大，机载激光扫描还可识别不同类型的目标，在这种情况下，在水面平台或水下平台上部署激光门控视图（LGV ）、水下激光扫描（ULS ）系统，可以确认目标。可以预见，未来的发展方向主要是非声探测、多传感器信息融合和智能目标识别等。人工智能技术与水声目标识别有机结合将是今后水下目标识别研究的重要方向。 参考文献[1] 丁玉薇.被动声呐目标识别技术的现状与发展[J].声学技术，2004，23（4）.[2] 强超超 王元斌.水声目标识别技术现状与发展[J].指挥信息系统与技术，2018，9（2）. [3] 徐慧.水声目标被动识别相关技术研究[D].武汉：中国舰船研究院，2017[4] 柳革命，孙超，杨益新.基于特征融合的被动声呐目标识别[J].计算机仿真，2009，26（8）.水下目标识别技术探究 刘梦琪 （哈尔滨工程大学水声学院，哈尔滨 150000） 摘要：水下目标识别就是从水声信号中提取水下目标特性并做出识别，确定出目标的本质属性，进而采取有效应对措施。在军事方面，水下目标识别是世界各国海防情报处理的重要组成，是武器分配、反潜和鱼雷防御的前提；在民用方面，水下目标识别是现代化海洋开发利用的重要基础。因此，开展水下目标识别研究在国家安全、海洋应用等方面意义重大。 关键词：水声目标；技术发展；综合识别 doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.04.081 中图分类号：TP391.4 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）04-0111-01

harris角点检测与ncc匹配

harris角点检测与ncc匹配 file1:-------------------------------------------------------------------------------------- function [y1,y2,r,c]=harris(X) % 角点的检测，利用harris 算法 % 输出的是一幅图像 % [result,cnt,r,c]=harris(X) % clc,clear all; % filename='qiao1.bmp'; % X= imread('filename.bmp'); % 读取图像 % Info=imfinfo(filename); %这个要习惯用 % % f=rgb2gray(X); f=X; % ori_im=double(f)/255; %unit8转化为64为双精度double64 fx = [-2 -1 0 1 2]; % x方向梯度算子(用于Harris角点提取算法) Ix = filter2(fx,ori_im); % x方向滤波善于使用filter % fy = [5 8 5;0 0 0;-5 -8 -5]; % 高斯函数一阶微分，y方向(用于改进的Harris 角点提取算法) fy = [-2;-1;0;1;2]; % y方向梯度算子(用于Harris角点提取算法) Iy = filter2(fy,ori_im); % y方向滤波 Ix2 = Ix.^2; Iy2 = Iy.^2; Ixy = Ix.*Iy; clear Ix; clear Iy; %消除变量哈 h= fspecial('gaussian',[10 10 ],2); % 产生7*7的高斯窗函数，sigma=2 Ix2 = filter2(h,Ix2); Iy2 = filter2(h,Iy2); Ixy = filter2(h,Ixy); %分别进行高斯滤波 height = size(ori_im,1); width = size(ori_im,2); result = zeros(height,width); % 纪录角点位置，角点处值为1 ，背景都是黑色的哈 R = zeros(height,width);

基于识别声呐的鱼群目标检测跟踪方法

基于识别声呐的鱼群目标检测跟踪方法 海洋牧场是近海渔业由传统的捕捞和养殖方式向增殖和管理利用方式转变的现代渔业形式,是指在特定海域开展类似陆地农牧场的建设,从而提高海洋生物资源的质量和产量,实现海洋生态系统的保护与资源的可持续利用。海洋牧场的渔业资源评估是海洋牧场开发的一个重要环节,目前海洋牧场的资源主要依靠计量鱼探仪测量和采样捕获调查进行评估。前者通过测量回波的目标反射强度来粗略估算鱼类数量,并无目标跟踪、定位等功能,后者的捕获方式本身就有损鱼类资源,其精度也十分有限。而识别声呐是一种利用声学透镜发射独立波束的多波束系统,它可以在昏暗或浑浊水域中生成几乎等同于光学影像的高清晰度图像,达到识别目标的程度。 相对于传统的多波束系统采用时延阵列或者数字波束形成技术进行信号的收发,识别声呐通过声学透镜实现波束形成,既降低系统功耗、减小体积,又提高了成像效率。现阶段,识别声呐在渔业探测中的应用尚停留在个体目标计数、体长测量以及行为观测阶段,并没有形成一套完整的资源评估体系。因此,本文在探讨识别声呐工作原理的基础上,利用识别声呐进行渔业资源评估的理论研究和实际应用,提出一套基于识别声呐的新型渔业资源评估方法。具体研究内容如下:对声呐图像展开预处理并进行目标提取研究。 对采集的声呐数据进行坐标变换,利用反距离加权内插法将图像还原成水下影像。利用线性变换增强图像,设计基于迭代最小二乘去噪法去除图像中的斑点噪声,采用基于信号强度模型的方法去除图像背景,利用三倍标准差准则获取阈值进行目标提取,最后针对复杂背景下的声学图像,提出一种基于Sobel算子的边缘提取结合形态学处理的目标提取算法。对鱼类跟踪算法展开研究。由于水下环境复杂,对于杂波横生、目标密集的多目标跟踪问题,基于数据关联的目标跟踪算法计算量巨大,不能实现水下多目标的实时跟踪,因此在对基于贝叶斯理论的联合概率数据关联、多假设目标跟踪等算法研究的基础上,提出基于序贯蒙特卡罗的概率假设密度滤波结合Auction航迹识别的多目标跟踪算法,利用识别声呐的定点采集模式获取水下鱼类信息,进行多目标跟踪研究,并利用VisualStudio 结合OpenGL实现多目标轨迹按照时间顺序显示在三维空间中。 研究基于识别声呐的鱼类数量评估方法。提出一种基于平均体密度和面密度

matlab练习程序(Harris角点检测)

close all; clear all; clc; img=imread('rice.png'); imshow(img); [m n]=size(img); tmp=zeros(m+2,n+2); tmp(2:m+1,2:n+1)=img; Ix=zeros(m+2,n+2); Iy=zeros(m+2,n+2); E=zeros(m+2,n+2); Ix(:,2:n)=tmp(:,3:n+1)-tmp(:,1:n-1); Iy(2:m,:)=tmp(3:m+1,:)-tmp(1:m-1,:); Ix2=Ix(2:m+1,2:n+1).^2; Iy2=Iy(2:m+1,2:n+1).^2; Ixy=Ix(2:m+1,2:n+1).*Iy(2:m+1,2:n+1); h=fspecial('gaussian',[77],2); Ix2=filter2(h,Ix2); Iy2=filter2(h,Iy2); Ixy=filter2(h,Ixy); Rmax=0; R=zeros(m,n); for i=1:m for j=1:n M=[Ix2(i,j) Ixy(i,j);Ixy(i,j) Iy2(i,j)]; R(i,j)=det(M)-0.06*(trace(M))^2; if R(i,j)>Rmax Rmax=R(i,j); end end end re=zeros(m+2,n+2); tmp(2:m+1,2:n+1)=R; img_re=zeros(m+2,n+2); img_re(2:m+1,2:n+1)=img;

for i=2:m+1 for j=2:n+1 if tmp(i,j)>0.01*Rmax &&... tmp(i,j)>tmp(i-1,j-1) && tmp(i,j)>tmp(i-1,j) && tmp(i,j)>tmp(i-1,j+1) &&... tmp(i,j)>tmp(i,j-1) && tmp(i,j)>tmp(i,j+1) &&... tmp(i,j)>tmp(i+1,j-1) && tmp(i,j)>tmp(i+1,j) && tmp(i,j)>tmp(i+1,j+1) img_re(i,j)=255; end end end figure,imshow(mat2gray(img_re(2:m+1,2:n+1)));

Harris角点检测算法

Harris角点检测算法 软工1303陈伟峰 1.算法介绍 1988年Harris在Moravec算法的基础上提出了Harris算法。Harris算法是对moravec算法的改进和提高，harris算法使用高斯函数替代moravec算法的二值窗口函数，另外在moravec中只考虑每个45度的方向的灰度变化，二harris利用泰勒展开式，去近似计算每个方向的灰度变化情况。 2.Harris算法 (1)算法思想 Harris角点检测算法思想就是拿一个小窗在图像中移动，通过考察这个小窗口内图像灰度的平均变换值来确定角点。相应的会有三种情况发生。 （1）如果窗口内区域图像的灰度值恒定，那么所有不同方向的偏移几乎不发生变化，这个区域属于平坦区域； （2）如果窗口跨越一条边，那么沿着这条边的偏移几乎不发生变化，但是与边垂直的偏移会发生很大的变化，这个区域属于边缘区域； （3）如果窗口包含一个孤立的点或者角点，那么所有不同方向的偏移会发生很大的变化。 图1 Harris角点检测基本思想 (2)算法推导 假设窗口W发生位置偏移(u,v)；比较偏移前后窗口中每一个像素点的灰度变化值；使用灰度误差平方和来构造一个误差函数E(u,v)，其中的窗口函数是用来滤波的。 平坦区域： 任意方向移动，无灰度变化边缘： 沿着边缘方向移 动，无灰度变化 角点： 沿任意方向移动， 明显灰度变化

其中w(x,y)为窗口函数，I(x+u,y+v)为平移后的灰度值，I(x,y)为平移前的灰度值。 由Taylor展开式可以得到： 我们定义： H称为自相关矩阵, λmax和λmin是自相关矩阵的特征值。如图2所示，其中E（u,v）是一个二次型函数，二次型函数的本质就是一个椭圆，椭圆的扁率和尺寸是由H的特征值λmax和λmin决定的，椭圆的方向由H的特征向量决定。

卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用 ［摘要］机动卡尔曼算法(VD 算法)在扩展卡尔曼滤波诸算法中原理较为简单，目标跟踪效 果也较好． 一．模型建立 （１） 非机动模型（匀速直线运动） 系统模型 )()()1(k GW k X k X +Φ=+ 其中 ??????????? ???=)()()()()(k V k y k V k x k X y x ; ? ? ?? ????????=Φ10001000010001T T ; ??????????????=10200102T T G ; ? ? ????=)()()(k W k W k W y x ; 0)]([=k W E ; kj T Q j W k W E δ=)]()([。 测量模型为: )()()(k V k HX k Z +=; 其中 ? ? ? ? ??=01000001H ; )(k V 为零均值,协方差阵为R 白噪声,与)(k W 不相关。 （２） 机动模型 系统模型 );(*)()1(k W G k X k X m m m m m +Φ=+ 其中

?? ? ? ??? ? ?? ??????????=)()()()()()()(k a k a k V k y k V k x k X m y m y m y m m x m m ;??? ???????????? ?????=Φ100 00 0010000010002010000 010*******T T T T T T m ;??? ???????????????????=10012040020422T T T T G m ; 0)]([=k W E m , kj m m m Q j W k W E T δ=)]()([。 观测模型与机动模型的相同,只是H 矩阵为m H , ?? ? ???=000100000001m H 二．kalman 滤波算法 作为一般的kalman 滤波算法其序贯算法可以描述如下： )1/1(?)1/(?--Φ=-k k X k k X T T G k GQ k k P k k P )1()1/)1()1/(-+Φ--Φ=- 1])1/([)1/()(-+--=R H k k HP H k k P k K T T )]1/()()[()1/(?)/(?--+-=k k HX k Z k K k k X k k X )1/()()1/()/(---=k k HP k K k k P k k P 起始估计值为 ()()()()()()()221/?2/2221/x x x y y y z z z T z z z T ?? ??-??????=????????-???? X 起始估计的估计误差为