圖像處理與理解ppt課件(編輯修改稿)
2025-02-10 12:35 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ，背景與目標(biāo)不僅有很大的動態(tài)變化范圍，而且它們以未知的方式變化。目前的 ATR的研究都是在一定假設(shè)條件下建立的，一旦這些假設(shè)條件不成立或不再完全成立時，其 ATR系統(tǒng)就不再有效。 另外，目前國內(nèi)外研究的很多 ATR方法和算法，除了存在很大的局限性外，在實(shí)時實(shí)現(xiàn)方面還有很大的距離。因此，當(dāng)前國外發(fā)達(dá)國家鑒于精確制導(dǎo)武器在未來戰(zhàn)爭中的重要地位，還在投入大量人力財(cái)力開展 ATR研究，如美國國防部已將 ATR技術(shù)列為二十一世紀(jì)的關(guān)鍵技術(shù)之一。 我國從二十世紀(jì)七十年代以來對 ATR技術(shù)研究也投入較大的人力財(cái)力。國防科工委、航天部、電子工業(yè)部等很多研究所以及國內(nèi)重點(diǎn)高校如國防科大、哈工大、北理工、華中科技大學(xué)、東南大學(xué)等都在開展此項(xiàng)研究，取得不少重要研究成果。但總的來看還是處于理論方法和算法的研究，所研制的ATR系統(tǒng)還處于實(shí)驗(yàn)室樣機(jī)階段，其性能還有待提高，離真正實(shí)戰(zhàn)的要求還有較大的距離。 涉及圖像處理的主要技術(shù) ?圖像分割： 雖然國內(nèi)外學(xué)者已提出很多種圖像分割算法，但由于背景的多變性和復(fù)雜性，至今為止還沒有一種能適用于各種背景的圖像分割算法。當(dāng)前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息處理方法有可能找到新的圖像分割方法。 ?特征提?。?計(jì)算描述目標(biāo)的特征，如目標(biāo)的幾何形狀特征、統(tǒng)計(jì)特征、矩特征、紋理特征等 ?圖像識別： 統(tǒng)計(jì)模式識別、模糊模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等 ?圖像跟蹤 動態(tài)場景的視覺監(jiān)控 動態(tài)場景的視覺監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個新興的應(yīng)用方向 . 對于視覺監(jiān)控系統(tǒng)而言，一般涉及到 運(yùn)動檢測 、運(yùn)動 目標(biāo)分類 、運(yùn)動目標(biāo)的 跟蹤 以及監(jiān)視場景中目標(biāo)行為的 理解與描述 幾個過程。 ?以安保系統(tǒng)應(yīng)用為例 其中，運(yùn)動檢測、目標(biāo)分類、人的跟蹤屬于視覺中的低級和中級處理部分 (Lowlevel and Intermediatelevel Vision)，而行為理解和描述則屬于高級處理（ Highlevel Vision）。運(yùn)動檢測、運(yùn)動目標(biāo)分類與跟蹤是視覺監(jiān)控中研究較多的三個問題，而行為理解與描述則是近年來被廣泛關(guān)注的研究熱點(diǎn)，它是指對目標(biāo)的運(yùn)動模式進(jìn)行分析和識別，并用自然語言等加以描述。 由于智能房間的門禁系統(tǒng)、軍事安全基地的視覺監(jiān)控系統(tǒng)、高級人機(jī)交互等應(yīng)用需求， 基于運(yùn)動視覺的生物特征識別技術(shù)研究 日益顯得迫切和重要。例如，在人機(jī)交互中不僅需要機(jī)器能知道人是否存在、人的位置和行為，而且還需要利用特征識別技術(shù)來識別與其交流的人是誰。 人運(yùn)動分析與生物特征識別相結(jié)合的視覺監(jiān)控 目前已經(jīng)成為一個流行的研究方向，特別 是非接觸式遠(yuǎn)距離的身份識別研究 —— 基于運(yùn)動視覺的第二代生物特征識別技術(shù)，近來倍受關(guān)注。 例如，美國高級研究項(xiàng)目署 DARPA在 2022年資助的重大項(xiàng)目 —— HID計(jì)劃 （ Human Identification at a Distance）， 它的任務(wù)就是開發(fā)多模式的監(jiān)控技術(shù)以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離情況下人的檢測、分類和識別，從而
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