(佳木斯大學(xué)信息電子技術(shù)學(xué)院,黑龍江 佳木斯 154007)
長期以來,圖像的檢測識別技術(shù)的優(yōu)化始終困擾著相關(guān)研究與工作人員。以往進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)圖像識別與追蹤的過程當(dāng)中,將起始幀當(dāng)作目標(biāo)模板,缺乏與實(shí)際狀況的結(jié)合,目標(biāo)模板的更換不及時,致使目標(biāo)追蹤受到一定的影響?;谶\(yùn)動目標(biāo)圖像識別基礎(chǔ)上的追蹤管控系統(tǒng)的應(yīng)用宗旨為利用攝像頭對運(yùn)動目標(biāo)的圖像序列加以采集,借助計(jì)算機(jī)完成分析處理,獲取相應(yīng)的運(yùn)動參數(shù)信息,并有效加以參考,明確目標(biāo)的最終位置。顯然對于生產(chǎn)與生活來說,具有很高的實(shí)踐價值。
對于追蹤技術(shù)的應(yīng)用系統(tǒng)來說,主要涵蓋了探測分析系統(tǒng)和伺服系統(tǒng)兩個部分。其中前者主要發(fā)揮出對相關(guān)數(shù)據(jù)信息的測定分析作用,后者則達(dá)到有效追蹤運(yùn)動目標(biāo)的效果。目標(biāo)圖像信號通過攝像頭準(zhǔn)確采集相關(guān)的運(yùn)動目標(biāo)的圖像信號,利用圖像信號對單元加以處理,形成相應(yīng)的偏移信號的情況。實(shí)際上,偏移信號主要依靠驅(qū)動電路的作用,使得伺服系統(tǒng)發(fā)出相應(yīng)的管控信號,從而提示有關(guān)攝像頭,使運(yùn)動目標(biāo)處于可觀察的范圍之內(nèi),處于圖像顯示區(qū)域的核心周圍處,以便最終實(shí)現(xiàn)自動追蹤的目的[1]。整個系統(tǒng)包括攝像頭,圖像采集,監(jiān)視器,驅(qū)動電路,伺服機(jī)構(gòu)和圖像信號處理單元6部分組成,其中圖像信號的處理單元可謂核心部分,需要予以重點(diǎn)控制,有效保證整個追蹤系統(tǒng)的計(jì)算方法與管控措施的正確、合理性,發(fā)揮出應(yīng)有的效果。
以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的實(shí)時處理效果作為運(yùn)用宗旨,此追蹤技術(shù)應(yīng)用系統(tǒng)對灰度圖像加以采集,以便得到CCD圖像幀頻是26Hz,幀圖像的分辨率是514×514的像素,而其中的各個像素點(diǎn)均為9bit量化處理。合理設(shè)置波門對于追蹤功能的實(shí)現(xiàn)非常重要,以此窗口入手,鑒于高于目標(biāo)對象卻小于視場的特征,通過對波門加以科學(xué)設(shè)置,不但能夠使背景影響因素消除,而且可以大大提高計(jì)算的速度,降低了相應(yīng)的計(jì)算任務(wù)量。通過依據(jù)運(yùn)動目標(biāo)的圖像中心及其尺寸情況,有效控制其尺寸規(guī)格[2]。從當(dāng)前的圖像目標(biāo)的具體位置,合理設(shè)置波門的中心,并不斷改進(jìn)波門的尺寸情況,直到適應(yīng)為主。如此基于確保相關(guān)追蹤精度的準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上,盡可能降低計(jì)算的任務(wù)量,并有效提升系統(tǒng)的抵抗干擾的水平。具體算法如下:
式中SG,ST分別為波門和目標(biāo)尺寸。
在對所觀察的運(yùn)動目標(biāo)圖像科學(xué)轉(zhuǎn)換為依靠計(jì)算機(jī)工具實(shí)施的數(shù)字圖像的過程當(dāng)中,可能會受到各類因素的干擾影響,導(dǎo)致圖像出現(xiàn)相應(yīng)的失真與噪聲情況。實(shí)施圖像的預(yù)處理,是準(zhǔn)確提取圖像特點(diǎn)以前必須進(jìn)行的工作,以便達(dá)到減輕圖像失真與噪聲的影響,提升圖像當(dāng)中的信號情況,使得圖像質(zhì)量獲得增強(qiáng),非常便于以后的處理與改進(jìn)。進(jìn)行預(yù)處理的時候,常見的兩種運(yùn)用方法為中值濾波法與局部均值濾波法[3]。此次研究分析中運(yùn)用到的為中值濾波法。作為一項(xiàng)非線形濾波技術(shù),中值濾波法的合理運(yùn)用,能夠降低圖像當(dāng)中的噪聲影響。作為一個窗口,中值濾波器涵蓋有奇數(shù)個象素,利用窗口當(dāng)中全部象素的中值替換窗口當(dāng)中的像素,并通過下式進(jìn)行分析計(jì)算:
相較于其他局部均值濾波,中值濾波擁有一定的優(yōu)勢特點(diǎn),主要表現(xiàn)在下述三個方面:(1)在減少噪音的影響方面的成效非常顯著;(2)處于灰度值變化不大的狀態(tài)之下,非常有利于進(jìn)行平滑的處理;(3)使得圖像邊界位置處的模糊程度得以降低。由此可見,通過合理運(yùn)用中值濾波法,能夠達(dá)到良好的預(yù)處理效果。
在追蹤技術(shù)的應(yīng)用過程當(dāng)中,運(yùn)動圖像目標(biāo)的準(zhǔn)確識別出來是非常關(guān)鍵的。通過結(jié)合經(jīng)細(xì)致選取后的運(yùn)動目標(biāo)的圖像特點(diǎn)情況,使得存在于背景當(dāng)中的目標(biāo)對象被采用科學(xué)的識別技術(shù)和手段有效識別出來,以便為后續(xù)的追蹤運(yùn)動目標(biāo)做出良好的鋪墊[4]。對于整個圖像識別的過程,現(xiàn)將其概括為下述幾點(diǎn):
第1,對于所要實(shí)施計(jì)算和識別的運(yùn)動目標(biāo)而言,應(yīng)進(jìn)行其相關(guān)模型處于不同形態(tài)之下的不變矩的計(jì)算和分析,并將計(jì)算得出的平均數(shù)值當(dāng)作模型特征庫初始特征的向量。
第2,對存在于計(jì)算庫當(dāng)中的各個特征向量的相應(yīng)特征元方差加以計(jì)算,并使此方差的倒數(shù)值當(dāng)作與其對應(yīng)的特征元加權(quán)因子,再乘以特征元,最終獲得到模型特征庫當(dāng)中可以發(fā)揮識別作用的具體特征向量。
第3,在系統(tǒng)運(yùn)行時,通過對運(yùn)動目標(biāo)的捕捉計(jì)算出未知的特征向量并乘上同樣的加權(quán)因子后,與模型特征庫中的特征向量進(jìn)行匹配。計(jì)算出兩個特征向量的范數(shù),取其中最小值所對應(yīng)的目標(biāo)類型作為未知目標(biāo)的識別類型。
當(dāng)對運(yùn)動目標(biāo)的圖像予以準(zhǔn)確識別以后,便開始了下一步的運(yùn)動目標(biāo)的追蹤環(huán)節(jié)。追蹤應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)作的過程當(dāng)中,應(yīng)該結(jié)合運(yùn)動目標(biāo)的圖像信息,獲取到具體的運(yùn)動目標(biāo)的精準(zhǔn)位置, 在產(chǎn)生相應(yīng)的追蹤誤差信號后,促使伺服機(jī)構(gòu)展開運(yùn)動目標(biāo)的實(shí)時追蹤。進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)的圖像位置獲得的時候,常見的方法包括了兩種:一是波門追蹤分析法;二是圖像匹配的追蹤分析方式[5]。
對于波門跟蹤分析法而言,主要是結(jié)合運(yùn)動目標(biāo)的具體的形狀信息數(shù)據(jù),從而確定最終的目標(biāo)位置,此種方法主要以較高的圖像信噪比、較小的運(yùn)動目標(biāo)為應(yīng)用對象。而圖像匹配追蹤法,則主要對所參考的目標(biāo)圖像和實(shí)時圖像之間的關(guān)聯(lián)度情況加以提取處理,然后最終明確運(yùn)動目標(biāo)的具體位置,主要較低的圖像信噪比以及復(fù)雜的背景作為主要應(yīng)用對象。此次研究的相關(guān)背景環(huán)境較為簡單,可以運(yùn)用波門追蹤法加以有效計(jì)算和分析,以便獲得良好的效果??紤]到是在一定背景下的目標(biāo)追蹤,所以采用波門追蹤算法,具體實(shí)現(xiàn)如下:
設(shè)波門大小為M×N,分割后的圖像為B(m,n),則目標(biāo)中心坐標(biāo)(mc,nc)為
通過結(jié)合運(yùn)動目標(biāo)實(shí)時的位置數(shù)據(jù)和信息,采用擬合函數(shù)的預(yù)測方法,對下一時間段的運(yùn)動目標(biāo)的速度與具體的位置加以預(yù)測與分析,從而確保運(yùn)動目標(biāo)的位置被精確地定位,完成相應(yīng)的跟蹤任務(wù)。
闡述了追蹤技術(shù)的應(yīng)用系統(tǒng)運(yùn)作機(jī)制和構(gòu)成,分析與說明了基于運(yùn)動目標(biāo)圖像識別下的追蹤技術(shù)應(yīng)用系統(tǒng)的功能實(shí)現(xiàn)過程:運(yùn)動目標(biāo)圖像采集與波門的設(shè)置、圖像預(yù)處理的有效運(yùn)用、針對運(yùn)動目標(biāo)圖像的識別與追蹤。具有較好的實(shí)時性,而且能在目標(biāo)被干擾的情況下對目標(biāo)進(jìn)行連續(xù)追蹤,具有一定的抗干擾性。望此次研究的內(nèi)容和結(jié)果,能夠獲得相關(guān)部門人員的重視和關(guān)注,并從中得到一定的幫助,有效推廣我國的運(yùn)動目標(biāo)圖像識別與追蹤技術(shù)。