2023年第10期44计算机应用信息技术与信息化光电成像目标识别与检测关键技术研究贾娜1JIANa摘要基于光电成像原理的地面运动目标自动跟踪检测，通常用于引导和控制导弹飞行方向、精确打击地面运动目标，利用摄像机装置拍摄得到多帧(3帧以上)视频的序列图像，进行运动目标的灰度直方图、空间位移特征提取，利用云台装置发送的指令来控制摄像机转动角度。通过运用图像金字塔的全局估计算法、变化能量的运动目标检测算法，针对地面运动目标的多帧序列图像，进行多层金字塔的图像像素块预判、块匹配计算，求解出不同分辨率的图像运动参数，通过使用高分辨率图像的迭代估计方法，可计算图像金字塔上相邻帧间的全局运动参数，形成背景图像像素位移的运动补偿。同时，对于分散运动相对应的非显著性像素，通过计算变化能量，在同级变化能量的乘积图像中抽取变化区域，用于检测与标记独立运动目标的位置、数量。为验证算法的有效性，对标准的图像帧序列作出测试，实验结果得出：两种目标检测算法的综合应用，可保证像素宏块与匹配、运动目标标记与检测的准确性。关键词光电成像；目标识别；检测；关键技术doi：10.3969/j.issn.1672-9528.2023.10.0091.人民解放军91550部队42分队辽宁大连1160230引言近年来块匹配法、特征点匹配法为全局运动估计的最常用算法，主要从摄像机拍摄的视频帧序列中找出前景、背景的运动参数，将图像参考帧分为若干相同的图像块、提取背景运动参数进行前景与背景块匹配，经过全局匹配与运动补偿后、可差分检测出跟踪的运动目标。光电成像是用于重点区域全局运动估计、地面目标自动跟踪检测方法，是利用人眼难以直接观察的问题辐射光波作出识别目标的像素点、特征点抽取，将运动参数映射到不同层级的图像中，光电成像系统的目标跟踪与识别能力决定着特定空间范围内的真实目标预测与跟踪精度。为完成视频图像帧的运动目标对象识别与检测，主要针对摄像机采集到的图像信息，采取图像金字塔分解的全局运动估计算法，从视频的图像序列中找出背景运动参数，进行相关运动参数的全局补偿，补偿后的图像帧间背景静止，即可差分检测出运动目标的参数信息[1]。在此基础上使用变化能量的运动目标检测算法，抽取多帧图像（3帧以上），计算并得出每级图像的运动变化能量乘积图，即可确定某一目标在多帧图像中的变化区域、定位位置，并抑制背景杂波，得到准确的运动目标识别与检测结果[2]。1基于图像金字塔的全局运动补偿算法技术1.1基于梯度信息的宏...
