無(wú)人機(jī)反制技術(shù)概論第4章（1）課前提問(wèn)1.聲波傳感器在探測(cè)無(wú)人機(jī)的優(yōu)勢(shì)？2.SDR技術(shù)是什么？3.在無(wú)人機(jī)識(shí)別與跟蹤方面你知道有哪些方法？光學(xué)系統(tǒng)（雙側(cè)裝的光電轉(zhuǎn)臺(tái)）二、光學(xué)系統(tǒng)的工作步驟1）光學(xué)傳感器捕捉圖像。2）圖像預(yù)處理。3）目標(biāo)檢測(cè)。光電跟蹤器三、光學(xué)系統(tǒng)的工作原理

1）圖像處理算法。2）常用的圖像處理算法。邊緣檢測(cè)背景減除4.2邊緣檢測(cè)一、邊緣檢測(cè)的工作原理

邊緣檢測(cè)算法用于檢測(cè)圖像中目標(biāo)物體的邊界，通過(guò)識(shí)別圖像中像素值變化劇烈的區(qū)域，提取目標(biāo)物體的輪廓；狗的原圖，通過(guò)Sobel算子能提取到狗的輪廓

算子?

算子（Operator）是一個(gè)廣泛應(yīng)用于數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的核心概念，其本質(zhì)是對(duì)函數(shù)或數(shù)據(jù)進(jìn)行特定運(yùn)算或變換的映射規(guī)則?。??

算子

廣義上，任何對(duì)函數(shù)或數(shù)據(jù)的操作均可視為算子；狹義上，算子特指從一個(gè)函數(shù)空間到另一個(gè)函數(shù)空間（或自身）的映射。算子的基本定義與分類???

數(shù)學(xué)視角：算子通常定義為一種映射或函數(shù)，將一個(gè)函數(shù)或向量轉(zhuǎn)換為另一個(gè)函數(shù)或向量。例如微分算子DD將函數(shù)f(x)f(x)映射為其導(dǎo)數(shù)f'(x)f(x)，積分算子則實(shí)現(xiàn)累積運(yùn)算。算子的基本定義與分類

計(jì)算機(jī)科學(xué)視角?：算子是對(duì)底層指令的抽象，如深度學(xué)習(xí)框架中的卷積、矩陣乘法等運(yùn)算單元，本質(zhì)是封裝了特定數(shù)學(xué)操作的模塊。

線性算子?：滿足線性性質(zhì)（如(u+v)=Tu+TvT(u+v)=Tu+Tv）的特殊映射，常見(jiàn)于向量空間的自映射中。算子的應(yīng)用領(lǐng)域?

傳統(tǒng)數(shù)學(xué)?：微分方程、泛函分析等領(lǐng)域依賴算子描述變換（如拉普拉斯算子）。???

深度學(xué)習(xí)?：構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本運(yùn)算單元（如卷積算子、激活函數(shù)算子），直接影響模型性能。??算子的應(yīng)用領(lǐng)域

計(jì)算機(jī)硬件?：雖無(wú)直接對(duì)應(yīng)概念，但CPU指令可視為算子的底層實(shí)現(xiàn)。

算子通過(guò)模塊化設(shè)計(jì)和抽象計(jì)算過(guò)程，成為連接數(shù)學(xué)理論與工程實(shí)踐的橋梁。Sobel算子Sobel算子是一種在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的算子，它主要用于提取圖像中的邊緣信息。Sobel算子的名稱來(lái)源于其發(fā)明者，英國(guó)數(shù)學(xué)家PeterJ.Sobel。它是一種線性算子，可以對(duì)圖像中的像素進(jìn)行微分操作，從而檢測(cè)出圖像中的邊緣。Sobel算子Sobel算子的原理是利用圖像中像素點(diǎn)上、下、左、右相鄰像素的灰度值差異，來(lái)計(jì)算其梯度。Sobel算子

具體來(lái)說(shuō)，Sobel算子包含兩個(gè)方向，一個(gè)沿著水平方向，一個(gè)沿著垂直方向。水平方向上的Sobel算子可以檢測(cè)圖像中的水平邊緣，垂直方向上的Sobel算子則可以檢測(cè)圖像中的垂直邊緣。通過(guò)計(jì)算水平和垂直方向上的梯度幅值，可以得到邊緣的強(qiáng)度信息。Sobel算子Sobel算子在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，例如邊緣檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別、圖像分割等。在實(shí)際應(yīng)用中，Sobel算子常常與其他算子結(jié)合使用，以提高邊緣檢測(cè)的性能。邊緣檢測(cè)（狗的原圖→狗的輪廓）二、邊緣檢測(cè)常用方法

邊緣檢測(cè)常用的方法有Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子、Laplacian算子等飛機(jī)場(chǎng)原圖飛機(jī)場(chǎng)（Sobel算子）圖飛機(jī)場(chǎng)（Canny算子）圖三、Sobel算子原理（3×3卷積核）

水平梯度（Gx）卷積核：三、Sobel算子原理（3×3卷積核）

垂直梯度（Gy）卷積核：分別用于計(jì)算水平方向（X方向）和垂直方向（Y方向）的梯度1)梯度幅值1）梯度幅值：

梯度幅值，表示圖像中像素點(diǎn)在邊緣的強(qiáng)度2)梯度方向2）梯度方向：梯度方向，表示邊緣方向四、邊緣檢測(cè)的步驟1.圖像預(yù)處理2.應(yīng)用Sobel算子3.邊緣檢測(cè)4.邊緣增強(qiáng)

狗的原圖

灰度化狗像對(duì)圖像進(jìn)行高斯濾波五、無(wú)人機(jī)識(shí)別與跟蹤

通過(guò)Sobel算子檢測(cè)到的無(wú)人機(jī)邊緣信息，用于進(jìn)一步的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤

（1）邊緣匹配

利用邊緣特征與預(yù)先存儲(chǔ)的無(wú)人機(jī)模型進(jìn)行匹配，識(shí)別圖像中的無(wú)人機(jī)目標(biāo)（2）輪廓跟蹤

輪廓跟蹤

在視頻序列中，跟蹤連續(xù)幀中的無(wú)人機(jī)輪廓，估計(jì)其運(yùn)動(dòng)軌跡。輪廓跟蹤（光流法）

輪廓跟蹤（Kalman濾波器）輪廓跟蹤

（魯棒性）（3）目標(biāo)分類（機(jī)器學(xué)習(xí)算法）2）智能化識(shí)別技術(shù)

智能化識(shí)別技術(shù)——基于機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別技術(shù)，自動(dòng)分析信號(hào)特征，識(shí)別無(wú)人機(jī)型號(hào)、通信協(xié)議等信息；通過(guò)智能識(shí)別算法，能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)的快速識(shí)別和分類六、多傳感器融合1.紅外圖像融合。2.雷達(dá)數(shù)據(jù)結(jié)合。Sobel算子的優(yōu)點(diǎn)

（1）計(jì)算簡(jiǎn)單

（2）邊緣檢測(cè)效果好（3）易于集成Sobel算子缺點(diǎn)

（1）噪聲敏感