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空间红外对地观测视频相机电子稳像与目标跟踪算法研究的开题报告
摘要
随着我国空间技术的不断发展，空间红外观测技术已经成为军事、科研等领域中不可或缺的技术之一。空间红外对地观测视频相机的电子稳像和目标跟踪算法研究是目前该领域重点研究的课题之一。本文针对该问题进行了深入的探讨。首先，介绍了空间红外对地观测视频相机的电子稳像和目标跟踪算法的研究现状和发展趋势。
在电子稳像方面，研究人员主要采用了基于运动估计的图像稳像方法和基于自适应滤波的图像稳像方法。运动估计的方法主要是利用相邻帧之间的像素位移信息进行运动估计，然后进行逆运动补偿，实现图像的稳像。而自适应滤波的方法则是根据图像中的噪声和模糊程度情况，对图像进行滤波处理，减小图像抖动。目前，基于运动估计的方法在实际应用中被广泛采用，但是在处理大幅度运动的情况下，处理效果不如自适应滤波的方法。因此，对于不同的应用场景，需要选择合适的图像稳像方法。
在目标跟踪算法方面，研究人员主要采用了基于相关滤波的目标跟踪算法和基于深度学习的目标跟踪算法。相关滤波的方法主要是基于模板匹配的思想，通过比较目标区域和模板区域的相关性，来实现目标的跟踪。而深度学习的方法则是通过训练神经网络来实现目标的识别和跟踪。目前，深度学习的方法在目标跟踪的效果上要优于相关滤波的方法，但是其需要大量的训练数据和运算资源，可能会在实际应用中受到一定的限制。
因此，本文针对空间红外对地观测视频相机的电子稳像和目标跟踪算法，提出了基于运动估计和相关滤波的方法，以及基于自适应滤波和深度学习的方法，并进行了实验验证。实验结果表明，采用基于运动估计和相关滤波的方法可以实现良好的图像稳定和目标跟踪效果，而采用基于自适应滤波和深度学习的方法可以在处理大幅度运动和复杂背景的情况下提高图像质量和目标跟踪精度。本文所提出的方法对于实际应用具有一定的参考价值。
关键词：空间红外，视频相机，电子稳像，目标跟踪，相关滤波，深度学习
Abstract
WiththecontinuousdevelopmentofChina'sspacetechnology,spaceinfraredobservationtechnologyhasbecomeanindispensabletechnologyinthemilitary,scientificresearchandotherfields.Theresearchonelectronicstabilizationandtargettrackingalgorithmofspaceinfraredobservationvideocameraisoneofthecurrentkeyresearchtopicsinthisfield.Inthispaper,weconductedanin-depthdiscussiononthisissue.Firstly,theresearchstatusanddevelopmenttrendofelectronicstabilizationandtargettrackingalgorithmofspaceinfraredobservationvideocameraareintroduced.
Intermsofelectronicstabilization,researchersmainlyusemotionestimation-basedimagestabilizationmethodsandadaptivefiltering-basedimagestabilizationmethods.Themotionestimationmethodmainlyusesthepixeldisplacementinformationbetweenneighboringframesformotionestimation,andthenperformsinversemotioncompensationtostabilizetheimage.Theadaptivefilteringmethodfilterstheimageaccordingtothenoiseandblurdegreeintheimagetoreduceimagejitter.Atpresent,themotionestimation-basedmethodiswidelyusedinpracticalapplications,butitsprocessingeffectisinferiortothatofadaptivefiltering-basedmethodinprocessinglarge-scalemotion.Therefore,suitableimagestabilizationmethodsneedtobeselec