论文摘要：航空对地观测视觉跟踪技术研究

视觉跟踪技术是机器视觉的重要研究方向之一，涉及视频图像处理、模式识别、人工智能等多个领域。机载对地观测视觉跟踪技术在战场侦察、交通监控、国土安全等方面具有很大的应用价值。由于机载平台稳定性和图像噪声等影响因素的存在，适合航空侦察环境的视觉跟踪系统的设计与研究成为研究的重点和难点。本文研究了适用于航空侦察环境的视觉跟踪系统的总体实现方案以及目标检测、目标定位等关键技术。从充分分析空中侦察图像的特点出发，提出了景深一致、目标小、波动小等假设。在此基础上，确定了利用目标多信息融合的技术路线。首先，深入研究机身和侦察平台运动产生的全局运动信息，提出一种适用于航空侦察环境的运动目标全局运动估计和潜在区域检测方法。然后，对潜在区域内目标的形态特征进行了深入分析：基于连续自适应均值偏移（Camshift）算法的理论框架，深化和扩展了颜色概率统计的应用，构建了一种高效、鲁棒的多维提出了信道连续自适应均值偏移。 （Robust Multi-Camshift）算法，通过对大量航拍视频图像的算法编程和测试，大大提升了系统的目标检测能力；为了增强传统图像分割算法的适应性，根据环境条件的变化，提出了自适应区域和自适应区域。阈值自适应图像分割算法在不同环境模式下进行了测试，验证了算法的目标检测和定位能力。然后，对目标行为理解技术进行了探索性研究。在目标检测的基础上，采用聚类近期数据关联分析方法研究复杂环境中的多目标。轨迹跟踪问题不仅丰富了系统的完整性，也为后续的目标情报处理工作提供了宝贵的技术基础。最后，搭建了适合空中侦察应用环境的视觉跟踪系统，并设计了测试实验。通过对系统的检出率、漏检率和误检率的全面分析，验证了系统的有效性。通过理论分析、程序设计和实验验证，本文在视觉跟踪总体实施方案和目标检测、目标定位等关键技术方面取得了阶段性研究进展。

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