基于紅外圖像的夜間行人檢測技術研究.pdf

1、目前，夜間交通事故的頻繁發(fā)生，給人民的生命財產安全帶來很大的威脅。夜間光線較差導致的路況不清是造成車輛與行人發(fā)生碰撞從而引發(fā)交通事故的主要原因。由于紅外圖像是熱成像，可以透過黑暗和煙霧，在夜間、成像光線不足等情況下發(fā)現目標,不受強光、閃光的干擾，實現遠距離、全天候觀察。因此基于紅外圖像的夜間行人檢測技術可以實現在夜間或惡劣天氣條件下的行人檢測與識別，對于減少車禍的發(fā)生，保障行人的安全，具有重要的現實意義。
　　 本文以單幀紅外圖

2、像中的行人為研究對象，進行了夜間行人檢測技術的研究。論文的主要研究內容包括以下幾點：
　　 1、論文首先概述了紅外成像技術的原理，然后介紹了夜間行人檢測系統(tǒng)的構成，以及各部分的原理及常用方法，并分析了目前行人檢測技術中存在的問題。
　　 2、研究了紅外行人圖像中常用的閾值分割算法，根據紅外圖像直方圖的分布特點，對直方圖進行了多聚類分析，提出了改進的K均值聚類中心分析法，實現了對紅外圖像中人體目標的自適應分割。該方法計算代

3、價小、具有一定的實時性及較好的抗噪性和魯棒性。
　　 3、針對衣服厚薄及材質等因素造成同一人體目標各部分的亮度不統(tǒng)一，且部分身體成像的亮度比背景暗時，單獨采用閾值分割得到的目標破碎的問題，論文結合閾值分割與Canny邊緣檢測處理的結果，提取候選人體目標，并提出了采用張量投票算法對破碎目標的斷裂邊界進行插值，根據曲線顯著性值的大小和方向進行邊緣連接的紅外圖像破碎目標復原算法。實驗結果表明，該方法能有效地對紅外圖像中的破碎目標進行復