【摘 要】
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由于战场形势越来越复杂多变,现代战争对智能武器提出了更高的要求。智能雷系统是指具有自主探测、快速识别、实时跟踪功能,从而有效打击目标的智能地雷。智能雷视觉系统对图像处理得到的结果将直接影响地雷的毁伤范围及攻击性能。本文针对复杂背景下智能雷红外图像的目标识别与目标跟踪等问题展开研究。以实验室自主研制的智能雷为研究对象,以公开的红外数据集为图像序列来源,提出了一种融合对比度受限自适应直方图均衡化（CL
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由于战场形势越来越复杂多变,现代战争对智能武器提出了更高的要求。智能雷系统是指具有自主探测、快速识别、实时跟踪功能,从而有效打击目标的智能地雷。智能雷视觉系统对图像处理得到的结果将直接影响地雷的毁伤范围及攻击性能。本文针对复杂背景下智能雷红外图像的目标识别与目标跟踪等问题展开研究。以实验室自主研制的智能雷为研究对象,以公开的红外数据集为图像序列来源,提出了一种融合对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）和双重滤波的图像预处理方法,并针对已有红外目标识别算法的不足,采用Otsu阈值分割与形态学处理结合的方法进行目标识别。实验结果表明,该方法可较为精确地识别出复杂背景中的待识别目标,且算法简单,运算快速,可以满足现代智能雷系统的实时性要求。在识别出目标后,通过两种方法对目标进行实时跟踪,即基于自适应窗口的均值漂移（MS）算法与改进的基于多特征自适应尺度（SAMF）的相关滤波算法。实验表明,MS算法简单快捷,适用于尺度变化不大的目标跟踪,而在跟踪变尺度目标时效果不佳;而改进的SAMF算法虽略微复杂,但可以较好地适应运动目标形态、尺寸的变化,跟踪鲁棒性好、准确率高,实时性方面也可以满足现代战争快节奏的要求。
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