圖像處理與理解ppt課件(編輯修改稿)
2025-02-10 12:35 本頁面
【文章內容簡介】 ，背景與目標不僅有很大的動態(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條件下建立的，一旦這些假設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，在實時實現方面還有很大的距離。因此，當前國外發(fā)達國家鑒于精確制導武器在未來戰(zhàn)爭中的重要地位，還在投入大量人力財力開展 ATR研究，如美國國防部已將 ATR技術列為二十一世紀的關鍵技術之一。 我國從二十世紀七十年代以來對 ATR技術研究也投入較大的人力財力。國防科工委、航天部、電子工業(yè)部等很多研究所以及國內重點高校如國防科大、哈工大、北理工、華中科技大學、東南大學等都在開展此項研究，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)還處于實驗室樣機階段，其性能還有待提高，離真正實戰(zhàn)的要求還有較大的距離。 涉及圖像處理的主要技術 ?圖像分割： 雖然國內外學者已提出很多種圖像分割算法，但由于背景的多變性和復雜性，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。 ?特征提取： 計算描述目標的特征，如目標的幾何形狀特征、統(tǒng)計特征、矩特征、紋理特征等 ?圖像識別： 統(tǒng)計模式識別、模糊模式識別、人工神經網絡等 ?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)控是計算機視覺領域一個新興的應用方向 . 對于視覺監(jiān)控系統(tǒng)而言，一般涉及到 運動檢測 、運動 目標分類 、運動目標的 跟蹤 以及監(jiān)視場景中目標行為的 理解與描述 幾個過程。 ?以安保系統(tǒng)應用為例 其中，運動檢測、目標分類、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）。運動檢測、運動目標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注的研究熱點，它是指對目標的運動模式進行分析和識別，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)、高級人機交互等應用需求， 基于運動視覺的生物特征識別技術研究 日益顯得迫切和重要。例如，在人機交互中不僅需要機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來識別與其交流的人是誰。 人運動分析與生物特征識別相結合的視覺監(jiān)控 目前已經成為一個流行的研究方向，特別 是非接觸式遠距離的身份識別研究 —— 基于運動視覺的第二代生物特征識別技術，近來倍受關注。 例如，美國高級研究項目署 DARPA在 2022年資助的重大項目 —— HID計劃 （ Human Identification at a Distance）， 它的任務就是開發(fā)多模式的監(jiān)控技術以實現遠距離情況下人的檢測、分類和識別，從而
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