基于紅外多目標圖像序列的自動判讀技術
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其中x0，y0為靶面中心坐標；x0，y0為計算出的重心點坐標。
傳統的判讀為手動判讀，其特點是：無論圖像中背景多復雜、對比度多低，只要人眼能夠識別目標，就可以實現判讀。而且由于充分結合了測量結果，只對測量不滿意的區段進行判讀，與自動判讀相比，判讀準確性明顯提高。但是在處理多目標圖像時，手動判度很容易造成判度者的視覺疲勞，因此自動判讀對減少判讀者的勞動是有很大意義的。自動判讀是計算重心過程，也是統計平均過程，它算出來的重心位置并不是個別最亮點位置或掃描隨機碰到的某一點位置，而是圖像中各個像元灰度加權平均位置，所以質心判讀隨機誤差小、精度高、穩定性好，簡單而快速。本文引用地址：http://www.104case.com/article/195895.htm
2 實驗結果與判讀結果分析
取外場采集的以天空為背景的紅外多目標圖像序列進行處理。圖4為原始圖像序列中的1幀，它含有紅外弱小多目標，圖像信噪比約為1．5。目標在成像面上占2～4個像元，目標做近似勻速直線運動，下落速度為1～3像素／幀。
取圖像幀序為1001～2000，共計1 000幀圖像序列進行判讀，得到如圖5，圖6所示結果。
從含有全部目標的圖像序列中連續取五幀分析統計出占不同像元大小的目標個數如表l所示。
表2討論不同步長對判讀時間的影響。
表3討論步長確定時不同閾值對判讀時目標搜索的影響。
由實際處理結果可見，步長太大，幀間跨度大，會影響搜索精度，太小則搜索時間長；而信號量閾值的權值系數越大時，有用目標段序列越短，越小則有用目標段序列越長。為保證有用目標段序列檢測的速度和精度，一般情況下步長設置在設定的目標數中間段，信號量閾值設得稍微低一些，再利用多幀積累求平均噪聲，使每幅圖像的噪聲更接近統計噪聲，減少由于噪聲的突變導致起始幀或者結束幀的誤判。
3 結 語
針對紅外多目標圖像序列的自動判讀問題，在要求快速精確的前提下，先提出了目標序列段自動變步長搜索方法，在大量圖像數據中快速搜索出有用目標段，然后對目標序列段進行二值化批處理并最終計算出目標脫靶量。試驗結果表明該判讀方法快速準確，判讀效果好。
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