基于宽视场拼接成像的目标分割与跟踪算法研究.pdf

文档介绍：分类号： TP391 密 级： 公 开
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基于宽视场拼接成像的目标分割与
跟踪算法研究

Studies on the algorithm of target segmentation and tracking based on
wide-field-of-view image mosaic









学位授予单位及代码：长春理工大学 （10186）
学科专业名称及代码：仪器科学与技术 （080400）
研 究 方 向： 视觉检测技术 申请学位级别：博 士
指 导 教 师： 杨进华 教授 研 究 生： 王晓坤
论文起止时间：—
摘 要
无论是民用领域的矿产资源勘查、土地规划利用、环境监测、海洋开发、气象预
报及地理信息服务还是军事领域侦察监视、精确制导、超视距攻防对抗等都需要有足
够宽的视场和足够高的分辨率以完成对目标的广域范围监测、搜索和跟踪。对基于宽
视场高分辨成像系统海量图像数据的处理、分析和利用是该类系统建构的核心价值所
在。其中，高分辨率传感器拼接成像过程中将涉及到对海量数据的实时处理，计算过
程有着极高的复杂度，因此，图像拼接算法的准确性和实时性将成为影响系统性能的
主要因素之一。此外，对于宽视场高分辨场景下动态目标的跟踪技术也成为后期图像
分析的研究热点。同时，由于这类系统应用的环境自身的复杂性（背景变化、光照变
化、阴影变化等）和动态目标固有的一些特性（非刚体、姿态多变等），使得可实用的
目标跟踪技术仍然非常具有挑战性。针对以上需求，本文围绕宽视场成像系统的图像
拼接和目标跟踪问题开展研究，主要研究工作如下：
本文采用了一种将先验信息和统一计算设备架构（CUDA）相结合的自适应并行
加速算法用于提高大视场全景拼接成像的实时性。在图像拼接之前，先利用高精度标
定平台对各成像单元的重叠区域进行预标定。标定之后，利用基于 CUDA 的快速鲁棒
特征检测方法提取参考图像与待配准图像的候选特征点集，再利用基于随机 KD-Tree
索引的近似最近邻搜索算法选取参考图像与待配准图像的初始匹配点对，本文还采用
了基本线性代数运算子程序用于加速算法搜索速度。对于参考图像与待配准图像误匹
配点对的删除和空间变换矩阵的参数估计，本文采用的是一种在传统的渐近式抽样一
致性算法基础上改进的基于 CUDA 的并行算法。实验结果表明本文采用的算法极大地
提高了图像拼接速度，可以满足图像拼接实时性的