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机场飞禽光学图像跟踪识别技术研究

作　者: 叶明树
导　师: 庄其仁
学　校: 华侨大学
专　业: 光学
关键词: OpenCV 鸟撞光学图像识别驱鸟
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 40次
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内容摘要

防鸟撞是航空业的一个世界性难题。近年来,由于经济的快速发展,航班、航线不断增加,鸟撞事件也随之不断增加。为了保障的飞行安全,如何有效地防治鸟撞显得越来越重要。与传统的驱鸟系统靠定时或人工操作的工作方式相比,视频跟踪识别飞禽技术能根据图像识别的结果来实施驱鸟,能显著降低鸟类对某种驱鸟信号的习惯性,提高驱鸟效果。同时可以对机场飞禽的情况进行记录,用于建立相应的数据库,便于分析各种驱鸟方法的效能,以利于驱鸟工作的改进。本论文研究了飞禽光学图像识别技术,采用OpneCV进行图像的识别编程,运用OpenCV的库函数来完成图像的各个运算处理。论文的主要工作包括:1)对视频图像进行预处理(灰度化、降噪、形态学操作等);2)自适应背景模型的建立和飞禽的识别;3)根据飞禽飞行的无序性,提出一种简易的图像比较模式来识别飞鸟;4)运用机场上空的飞鸟视频对程序进行检测,分析实验结果。实验结果表明本文设计的光学图像识别程序具有良好的鲁棒性,能够进行飞禽的实时识别。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-9
第一章绪论  9-16
  1.1 课题背景及研究意义  9-10
  1.2 国内外研究现状及难点  10-12
  1.3 opencv 概述  12-14
  1.4 课题的研究内容及创新点  14-16
第二章飞禽光学图像预处理  16-25
  2.1 引言  16
  2.2 光学图像灰度化  16-17
  2.3 图像降噪  17-20
    2.3.1 均值滤波法  18-19
    2.3.2 中值滤波法  19
    2.3.3 高斯滤波法  19-20
  2.4 图像二值化  20-21
  2.5 形态学操作  21-23
    2.5.1 腐蚀与膨胀  22-23
    2.5.2 开启和闭合  23
  2.6 小结  23-25
第三章飞禽光学场景建模  25-34
  3.1 引言  25
  3.2 前景检测算法  25-28
    3.2.1 帧差法  25-26
    3.2.2 平均背景法  26-27
    3.2.3 高级背景模型  27-28
  3.3 一种自动更新高级背景  28-30
    3.3.1 背景模板的建立  28-30
  3.4 背景的更新  30-33
  3.5 本章小结  33-34
第四章飞禽光学图像识别  34-47
  4.1 飞禽图像轮廓检测  34-37
    4.1.1 Sobel 算子  35-36
    4.1.2 Canny 函数  36-37
  4.2 飞禽图像识别  37-47
    4.2.1 轮廓矩  38-39
    4.2.2 轮廓比较  39-41
    4.2.3 轮廓的查找  41-42
    4.2.4 图像比较  42-47
第五章结论与展望  47-48
参考文献  48-52
攻读硕士期间所发表论文  52-53
致谢  53

机场飞禽光学图像跟踪识别技术研究

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