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文檔簡介
1、隨著紅外成像技術(shù)的發(fā)展,紅外熱像儀在越來越多的領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。在夜間智能監(jiān)控系統(tǒng)和夜間車輛輔助駕駛系統(tǒng)中,行人是主要的監(jiān)控對象和檢測目標;而且行人檢測與跟蹤目前也是計算機視覺領(lǐng)域備受關(guān)注的前沿方向和研究熱點。因此,開展紅外序列圖像中的行人檢測與跟蹤技術(shù)的研究,具有重要的理論意義和廣泛的實用價值。本文的主要研究內(nèi)容包括以下幾點。
首先分析了紅外圖像的特點,介紹了主要的運動目標檢測方法,重點研究了背景生成算法。針對紅外圖
2、像信噪比低、對比度低等特點,提出使用三維中值濾波來建立背景模型。使用圖像差分法獲得差分圖像,接著對差分圖像進行增強;研究了主要的閾值分割算法,并使用Ostu方法進行閾值分割,獲得二值圖像,然后利用數(shù)學形態(tài)學方法去噪;對最終所得二值圖像進行標記,獲得了感興趣目標區(qū)域(Regions of Interest,ROIs)。
通過對常用的目標形狀描述方法的分析,重點研究了傅立葉描述子的原理和一些重要性質(zhì)。針對紅外圖像獲取了感興趣區(qū)
3、域的傅立葉描述子,實現(xiàn)對運動目標的形狀描述。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計了行人檢測分類器,對采集到的感興趣區(qū)域樣本進行了分類識別。實驗結(jié)果表明,本文所設(shè)計的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器經(jīng)過訓練后,具有較高的識別率和較低的虛警率,可以較好地判別出目標區(qū)域是否為行人。
針對目前紅外行人跟蹤中存在的跟蹤目標少、人工干預(yù)多、跟蹤目標距離近、分辨率高等問題,通過分析圖像序列中相鄰幀之間運動區(qū)域的相互關(guān)系,提出了一種基于圖像運動區(qū)域的
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