復(fù)雜背景下紅外圖像配準及動目標(biāo)檢測方法研究.pdf

1、近年來監(jiān)控系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于交通管制、智能武器等方面，運動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)作為數(shù)字圖像處理的核心技術(shù)，也成為監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分。本文針對監(jiān)控系統(tǒng)特別是紅外監(jiān)控系統(tǒng)的研究背景、發(fā)展現(xiàn)狀、系統(tǒng)組成及研究方法進行了介紹和分析，對在實際應(yīng)用中遇到的一些問題進行了討論和研究。 紅外圖像成像特點決定了其處理方法較可見光圖像有所不同，本文首先從研究可見光圖像及紅外圖像性質(zhì)及其噪聲特點開始，分析了兩者間的差異，并利用已有的圖像濾波方法對初始

2、獲得的紅外圖像進行去噪、增強處理，通過對各種不同的濾波方法仿真實驗結(jié)果的比較，歸納出各種方法的主要特點和應(yīng)用場合。 對監(jiān)控系統(tǒng)的分析和研究已經(jīng)歷了很長一段時間，但對其的研究多數(shù)局限于室內(nèi)場景或探測器處于靜止?fàn)顟B(tài)的情況。本文通過對紅外探測器運動狀態(tài)及圖像場景特征的分析，針對圖像配準及運動補償技術(shù)中的相位相關(guān)法、塊匹配法、光流法及一種基于特征點提取的配準方法進行了討論和部分仿真實驗，并對其中基于特征點提取方法的圖像配準技術(shù)進行了改進

3、，根據(jù)對改進方法的仿真結(jié)果的初步分析，確定了其總體思路的可行性。 運動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)特別是運動目標(biāo)檢測技術(shù)被作為監(jiān)控系統(tǒng)最為核心的技術(shù)進行了細致的討論與分析。文中分別針對瞬時差分法中的相鄰幀差分累加平均法、三幀差分法和背景建模中的背景減除法、基于高斯分布的統(tǒng)計建模方法的算法依據(jù)、實現(xiàn)步驟、適用場合等方面進行了細致闡述，并結(jié)合多組仿真實驗結(jié)果比較了幾種方法的優(yōu)、缺點。跟蹤技術(shù)方面，本文給出了幾種經(jīng)典方法的簡要介紹。 文