一种基于微小运动的目标识别算法设计.doc

电脑知识与技术 2017,27(13),188-189
一种基于微小运动的目标识别算法设计
张路张蓓沈晓舟韩江宁
沈阳广播电视大学国网辽宁省电力有限公司管理培训中心中国联合网络通信有限公司
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摘    要:
针对计算机技智能识别应用中存在的问题, 研究基于微小运动目标的视频跟踪对策, 分析了智能识别应用的两个主要的功能, 一是基于计算机辅助视觉实现对周边环境的感知判定, 另外一个是对既定目标的跟踪与检测。围绕基于微小运动目标的检测算法进行深入分析和实验, 以理论推导为依据, 对实际应用进行仿真, 最终设计了一种基于微小运动目标的检测过程和算法设计。
关键词:
微小运动目标; 目标识别; 二元树复小波变换;
作者简介:张路(1961—) , 1986年7月毕业于东北电力大学计算机应用专业, 现任沈阳广播电视大学信息工程学院院长、教授;曾在国内外期刊上发表多篇论文, 并被EI、ISTP收录, 主编《计算机应用基础》等多本教材、著作;现被教育部聘为全国信息技术与教学深度融合大赛评委。
收稿日期:2017-06-29
Received: 2017-06-29
通信领域中研究基于微小运动目标的视频跟踪对策是计算机技术智能识别的一个重要应用, 由于微小运动目标的形状、颜色等信息存在一定的差异, 因此研究不同环境进行图像的分割, 并进行图像的识别有着重要意义。
1 一维二元树复小波变换
一维二元树复小波变换, 滤波器经过变换后分解过程将分为多级, 与实部相对应的是a树小波变换对应复数的小波, 与虚部相对应的是b树复数的小波, 如图1所示。
图1 二元树复小波变换分解过程  下载原图
为了更好的建造使之满足二元树复小波的变换, 以实现对希尔伯特变换特征为目的进行设计, 最终满足小波变换需求。因此要综合判断变换特征, 在进行a树低通滤波器h0 (n) 和b树低通滤波器g0 (n) 的设计时围绕实现条件设定来进行。
2 二维二元树复小波变换
二维二元树复小波变换是一维双树复小波推广
其中双树实小波为:
实现方法:
对一个图像, 用实现一个二维可分离小波变换, 实现另一个, 进行一次二维分解后得到2个低频子带和6个高频子带:2个HL, 2个LH, 2个HH;每对子带的和或差构成2个低频系数和6个高频系数。
其中双树复小波为:
实现方法:对一个图像, 用作行变换, 再使用滤波器作列变换得到1个低频子带和3个高频子带;实现另一个, 用作行变换, 再使用滤波器作列变换得到1个低频子带和3个高频子带;每对子带的和或差构成2个低频系数和6个高频系数。
3 微小运动目标图像的2维二元树复小波变换
依据检测结果, 对候选图像区域实现图像灰度处理, 而后进行归一化, 像素为50×50。借助实离散小波变换ψh (t) 、ψg (t) , 对图像行、列分别予以处理, 并获取复小波变换ф(t) =фh (t) +jфg (t) 虚、实部。在尺度方面, 则借助一维二元树复小波完成图像行、列的滤波处理。经过处理后, 最终可以获取到的是六个方向二元