高速视频的运动目标特征信息值提取算法

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1、第３６卷第１２期西安工业大学学报Ｖｏｌ．３６Ｎｏ．１２２０１６年１２月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉ’ａｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＤｅｃ．２０１６ＤＯＩ：１０．１６１８５／ｊ．ｊｘａｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ．２０１６．１２．００３高速视频的运动目标特征信息值提取算法袁云，侯宏录，赵正川（西安工业大学光电工程学院，西安７１００２１）摘要：为了准确获取运动飞碟的运动目标特征值，在研究相机帧频为１００ｆｐｓ基础上，以采集到运动目标图像的质心为中心，以图像的行、列像素为特征向量，构建运动目标的特征信息值．实验结果表明：运动目标特征值提取算法能够准确提取出运动目标的

2、特征值，处理时间为６０ｍｓ左右．关键词：运动目标；状态识别；高帧频；特征向量中图号：ＴＢ６１５文献标志码：Ａ文章编号：１６７３９９６５（２０１６）１２０９５９０６犃犾犵狅狉犻狋犺犿狋狅犌犲狋狋犺犲犆犺犪狉犪犮狋犲狉犻狊狋犻犮犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犞犪犾狌犲犳狅狉犕狅狏犻狀犵犜犪狉犵犲狋犅犪狊犲犱狅狀犎犻犵犺犛狆犲犲犱犞犻犱犲狅犢犝犃犖犢狌狀，犎犗犝犎狅狀犵犾狌，犣犎犃犗犣犺犲狀犵犮犺狌犪狀（ＳｃｈｏｏｌｏｆＯｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ’ａｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００２１，Ｃｈｉｎａ）犃犫狊狋狉

3、犪犮狋：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｖａｌｕｅｏｆｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｓｏｆｔｈｅｆｌｙｉｎｇｓａｕｃｅｒ，ｆｏｒｔｈｅｃａｍｅｒａｆｒａｍｅｒａｔｅｏｆ１００ｆｐｓ，ｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｆｅａｔｕｒｅｏｆｔｈｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｉｓｅｘｔｒａｃｔｅｄ，ｔａｋｉｎｇｔｈｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｉｍａｇｅｃｅｎｔｒｏｉｄａｓｔｈｅｃｅｎｔｅｒａｎｄｔｈｅｒｏｗａｎｄｃｏｌｕｍｎｏｆｐｉｘｅｌｓａｓｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏ

4、ｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍａｃｈｉｅｖｅｓａｃｃｕｒａｃｙｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｖａｌｕｅｓｏｆｔｈｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔ，ａｎｄｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｉｍｅｉｓ６０ｍｓ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔ；ｓｔａｔｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｈｉｇｈｆｒａｍｅｒａｔｅ；ｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒ［１］运动目标状态识别技术广泛应用于军事、交算法以及基于图像纹理特征的提取算法等．文献通、体育项目和智能监控等领域，通过实时分析运［２］选用了符合人类视觉特性的ＨＳＶ颜色模型动目标的状态信息，可为相应工作提供

5、有价值的技（ＨｕｅＳａｔｕｒａｔｉｏｎＶａｌｕｅ，ＨＳＶ）作为运动目标的特术参考．运动目标特征值的提取是状态识别技术的征信息值，并且利用人对颜色的感知，将ＨＳＶ空核心部分，因此研究基于高速视频的运动目标特征间颜色分量进行非等间隔量化并形成特征矢量，以值的提取尤为重要．基于图像的目标特征值提取算图像中目标的颜色作为其特征值．文献［３］利用一法主要包括基于目标形状特征的提取算法，基于目种基于圆环划分法来提取船舶的特征值，所得到的标边缘特征的提取算法，基于目标分割特征的提取船舶特征值具有旋转、平移及缩放（ＲｏｔａｔｅＳｃａｌｅ收稿日期：２０１５１２０９基金资助：陕西

6、省科学技术研究发展计划（２０１１Ｋ０６?２２）作者简介：袁云（１９９１－），女，西安工业大学硕士研究生．通讯作者：侯宏录（１９６０－），男，西安工业大学教授，主要研究方向为光电测试、信息融合、复杂系统工程建模及仿真与作战效能评估．Ｅ?ｍａｉｌ：ｈｌｈｏｕ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ．９６０西安工业大学学报第３６卷Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ，ＲＳＴ）．文献［４］采用一种比例半径法标图像的质心和运动目标图像的特征向量．求取卟啉的特征值，通过选取合适的加权比例系１．１找矩原理数，缩放卟啉的半径值，以缩放后的半径值作为每求取运动目标图像的质心过程即为找矩，采用个卟啉的特征信息值．本文在对

7、运动目标图像进行图像ＨＳＶ空间的亮度（ｌｕｍｉｎａｎｃｅ）值求取图像的灰度处理的基础上，以运动目标图像的质心为中平均质心是常用的找矩算法．基本原理为：在图像心，在水平和垂直方向上分别设定像素窗口，将窗ＨＳＶ空间内亮度值的变化范围为０～１，其值越口内的水平和垂直像素向量进行拼接，利用拼接而大，表示此像素点的亮度值越高，由于前景图像和成的向量组作为运动目标的特征值．背景图像的亮度值有明显的差异，前景图像几乎涵盖了大部分的亮度值．因此，找到ＨＳＶ空间亮度１算法原理值的中心位置即可认为是图像的质心位置．找矩过本文提取的运动目标特征信息值包括运动目程示意图如图１所示．图１