基于GAS的图像跟踪系统及其实现方案

Vol 21 No 52000年9月ACTA AERONAUTICA ET ASTRONAUTICA SINICASep.2000文章编号:1000-6893(2000)05-0468-03基于GAS的图像跟踪系统及其实现方案侯格贤,吴成柯(1.西安空军工程学院四系,陕西西安710038)(2.西安电子科技大学102室,陕西西安710071)TRACKING SYSTEM BASED ON GENETIC ALGORITHMS AND ITS HARDWARE SCHEMEHOU Ge-xian, WU Cheng-ke(1. Department of Aeronautic Electronics Engineering, The Air Force College of Engineering, Xi'an 710038, China(2. Department of Information Engineering, Xidian University, Xi'an 710071, China摘要:利用遗传优化算法实现了一个目标跟踪系统,将传统的目标搜索、目标分劃、目标定位及跟踪状态评估等过程都由遗传算法来实现,使系统结构简单,易于实现。并分析了利用TMS320C6x实时实现遗传优化跟踪过程的可能性,最后给出了该系统的实现方案。关键词:遗传算法(GAs);跟踪系统;目标检测定位中图分类号:V243文献标识码:AAbstract: A tracking system using genetic algorithms (GAs is presented. Traditional target hunt, segmentation, localization and evaluation of tracking state are implemented by GAs, which makes the tracking syshave a simple structure. The possibility of real-time implemenusing a DSPTMS320C6x is analyzed. Finally, a scheme to implement the tracking system is proposedKey words: genetic algorithms; tracking system; target detection and localization图像跟踪系统由于具有精度高、抗电子干扰、之间旳相关测度,根据最大相关值所在的位置,确低空探测性能好及结构紧凑、重量轻、成本低等突定目标在实时图中的位置,具有很强的噪声抑制出优点,已经成为雷达跟踪系统的重要辅助跟踪能力,可以在很小的信噪比条件下工作,但其运算设备,被广泛地应用于地空武器系统、大中型舰艇量很大,尤其是对较大景物区域的探测、分类和定的武器系统等军事领域。传统的图像跟踪系统借位,这在一定程度上影响了匹配算法的实时应用。助于模式识别理论,建立在不同目标、背景在特征将遗传算法引入相关匹配算法以解决相关匹配算空间中处于不同区域的假设之上。这种方法缺乏法运算量大的问题1,还利用多参量GAs实现智能和推理功能,故不能适应环境的变化,在干扰了对序列图像的目标检测定位匚和低信噪比的情况下不能有效跟踪目标,跟踪失(2)系统组成一个跟踪系统通常可分为目败后难以再捕获目标因此需要发展智能跟踪系标搜索和目标跟踪两部分。首先由搜索系统在较统,研制自适应能力强、可靠性好、灵活的控制策大的视场范围内搜索目标,确认捕获到目标后转略及复杂高效的定位算法是跟踪系统的研究方入跟踪状态在跟踪目标的过程中,跟踪系统应当能在允许的跟踪速度范围内对目标进行正常跟1基于GAs的图像跟踪系统踪。但是,在状态误差及测量误差作用下,系统可能偏离正常跟踪状态而失去跟踪的目标。从监控(1)基本思想GAs是一种自适应、启发式角度考虑应对跟踪状态进行估计,从控制角度考的全局收敛搜索算法,由于它的整体搜索策略和虑则应及时设法使系统返回正常跟踪状态。利用优化计算不依赖于梯度信息,所以其应用范围非常广泛。将跟踪系统中的目标分割、目标检测等过中国煤化工算法和运动目标检测程归结为优化过程,利用GAs去求解取得了较如CNMHG自适应目标跟踪过程,好的效果。相关匹配法通过计算实时图和参考图(3)跟踪状态的评估及控制在跟踪过程中,对跟踪状态的正确评估及控制是保证跟踪系稿日期:1999-05-18;修订日期:1999-12-1基金项目:国防预研基金(969002903)资助项目统正常运行的关键。将遗传算法应用到跟踪系统文章网址:htw. hkxb. net. cn/hkxb/2000/05/0468中,可直接用适应度函数作为对跟踪状态的评价。第5期侯格贤等:基于GAs的图像跟踪系统及其实现方案具体做法是:确定一个适应度函数的最优值fM,f=2(1-c(i,j))+4aai+ca(1)对跟踪状态这样划分Pe=0.48+g/(2G)摄像系统日标捕获存储器“识别及分割初始定位式中:e(i,j)为文献[2]中定义的相似性测度绝对误差;an为对跟踪窗囗内目标面积比连续跟踪定位er为对跟踪窗口边缘的限制条件;G为设定的出控制参数控制台跟踪状态估计总遗传代数;g为进化过程中遗传代数变量。式(1)中的3个系数和式(2)中的常量及整体遗传代数和群体规模是通过正交试验法指导确定的。图1利用遗传算法的跟踪系统框图(4)实验结果图2为利用遗传匹配算法及f≥0.8fM,好普通相关匹配算法对一图像序列进行目标定位的0.55fM≤f<0.8fM,中,结果。定量计算得到的轨迹误差绝对值小于一个f<0.55fM,差像素。模拟实验结果表明:利用遗传算法可以完成在跟踪过程中,将每次定位结果的适应度值对运动目标的跟踪其特点是算法简单,整个跟踪与∫进行比较,若跟踪状态处于好的情况,系统过程都可以通过遗传算法的基本算子来完成。就继续跟踪;若跟踪状态处于中的情况,可以控制系统转换到初始定位,重新进行比较精确的定位过程以提高后续定位的精确度;若跟踪状态处于差的情况,则说明跟踪系统已经偏离正常跟踪状态,这时就必须重新搜索目标,以确保跟踪系统能正确地跟踪目标。图2目标跟踪轨迹图另外,跟踪系统在跟踪目标的过程中,目标的(a)遗传相关匹配算法;(b)相关匹配算法大小、姿态、位置等参数按照其自身的运动规律不断变化,使得跟踪系统中的相关运算与其它场合2遗传优化跟踪算法的实现方案设计的应用不同,即参考目标图像不能保持不变,而应以两片TMS320C30分别做主处理器和控制随目标的大小和姿态变化不断更新因此,选择前器,已经实现了一个稳定、灵活的实时电视跟踪系面检测到的目标作为后续帧的目标模板。目标模统。TMS320C6×性能比(30提高了不少,运板的更新原则可以根据系统的应用环境去设定。算速度达到了160MIPS,用它来完成上述的遗在目标搜索及遗传相关匹配算法中都采用了传跟踪过程,可以满足实时处理的要求。利用可变交叉和变异概率以提高跟踪精度和计算速Ms320C6x实现遗传优化跟踪的系统硬件结构度。交叉和变异概率PPm及适应度函数形式为设计如图3所示模数转换A图像滤波同步信号地址让数器帧存储器接凵电路监视器视频接口电路IMS320C6x帧存储器中国煤化工CNMHG图3遗传优化跟踪系紕谀结论不完善,二是算法复杂程度太高。将遗传算法引入跟踪系统,就是一个新的尝试。该过程的特点是国际上对跟踪系统的研究热点目前是在智能跟踪过程中的目标搜索、目标定位及跟踪状态控跟踪算法的研究上,而智能算法的难点一是理论制都可以通过遗传算法来实现,算法简单,易于实470航空学报第21卷现。最后设计了利用TMS320C6x实现遗传优化跟踪系统的硬件实现方案。作者简介:侯格贤1984年毕业于西北电信工程学院参考文献通信工程系,1990年在西安空军工程学院获通信与电子系统学科硕土学位,1999年6[1]侯格贤,吴成柯.一种基于GA的快速匹配算法[J,西安电月获西安电子科技大学通信与电子系统学子科技大学学报,1998,25(4):450~45科博士学位。现为西安空军工程学院副教2]侯格贤,吴成柯.基于遗传算法方法的目标检测定位方法LJ].航空学报,1997,18(6):681~686v山中国煤化工节号处里,图处理和根式[3]侯格贤吴成柯刘靖.基于多参量遗传算法的运动目标分CNMHG信工程学院(现名西安电子科割方法[].电子学报199826(1):11~14技大学)无线电通信工程系。现为西安电子科技大学教授,博士生4]王军宁.多模式实时电视跟踪系统的设计与实现[D].西师。目前主要从事计算机视觉、计算机图形学、图象处理和图象安:西安电子科技大学,1997通信的教学和科研工作[5 Introduction to the TMS320C6x[Z]. Texas Instrument