基于紅外視頻的運(yùn)動(dòng)艦船檢測(cè)與跟蹤.pdf

1、海上目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)在軍事領(lǐng)域、海面違法行為監(jiān)控和艦船交通管理中有著廣泛的應(yīng)用。由于紅外采集系統(tǒng)可以不受黑夜與惡劣環(huán)境的影響,所以常用于海面目標(biāo)監(jiān)測(cè)。海面情況比較復(fù)雜,海雜波與背景噪聲比較嚴(yán)重,所以檢測(cè)并跟蹤艦船目標(biāo)較為困難。本文研究了紅外圖像的預(yù)處理,基于紅外視頻的運(yùn)動(dòng)艦船檢測(cè)與跟蹤方法,以及設(shè)計(jì)了紅外艦船檢測(cè)與跟蹤的軟件平臺(tái)。主要的研究工作如下:
　　1、紅外艦船圖像的預(yù)處理方法選擇。首先對(duì)紅外圖像的特點(diǎn)進(jìn)行分析,經(jīng)過(guò)多種圖

2、像處理方法的實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析,最終選擇了Top-hat濾波。Top-hat濾波可以更有效地抑制背景和海雜波噪聲,突出艦船目標(biāo),方便了后續(xù)的艦船檢測(cè)。
　　2、針對(duì)紅外海面的運(yùn)動(dòng)艦船檢測(cè),提出了ViBe的改進(jìn)算法。首先對(duì)一些常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)算法進(jìn)行了研究與分析,針對(duì)傳統(tǒng)算法的不足,本文對(duì)ViBe算法進(jìn)行了改進(jìn),一方面將ViBe算法的距離閾值從原始的固定閾值改為自適應(yīng)閾值,以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的海面情況;另一方面引進(jìn)了碼本算法中的顏色失真度通過(guò)多個(gè)

3、判別標(biāo)準(zhǔn)來(lái)更好地檢測(cè)出紅外視頻中的艦船目標(biāo),實(shí)驗(yàn)表明該方法具有更好的魯棒性。
　　3、在紅外視頻的目標(biāo)跟蹤算法部分,首先對(duì)Mean Shift算法和STC跟蹤算法進(jìn)行了理論研究,并分別在紅外艦船視頻和紅外行人視頻中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),最后對(duì)跟蹤的結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)地分析。
　　4、最后,基于以上所描述的算法,設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于MFC的紅外視頻中運(yùn)動(dòng)艦船檢測(cè)與跟蹤的軟件平臺(tái)。通過(guò)測(cè)試可以得出,該軟件平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)紅外視頻中的運(yùn)動(dòng)艦船的檢測(cè)