基于主動(dòng)輪廓模型的紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別方法研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著紅外熱成像系統(tǒng)的快速發(fā)展，紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代圖像處理領(lǐng)域的重要研究課題，在軍事、醫(yī)學(xué)、監(jiān)控、交通等領(lǐng)域都發(fā)揮著重大的作用。本文分析了紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)中需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題，在紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)識(shí)別方面進(jìn)行了深入研究。
　　首先對(duì)常用的紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行研究，主要研究了邊緣檢測(cè)算法、區(qū)域生長(zhǎng)法和主動(dòng)輪廓模型，并對(duì)算法進(jìn)行了仿真實(shí)現(xiàn)；然后針對(duì)主動(dòng)輪廓模型存在的對(duì)初始輪廓位置敏感、凹性區(qū)

2、域輪廓無(wú)法正確收斂等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種將自適應(yīng)邊緣檢測(cè)與主動(dòng)輪廓模型相融合的紅外目標(biāo)自主檢測(cè)算法。仿真實(shí)驗(yàn)與分析證實(shí)，該算法可以實(shí)現(xiàn)紅外目標(biāo)輪廓的全自動(dòng)提取，能夠增強(qiáng)初始輪廓精確收斂到真實(shí)邊界的能力，提高檢測(cè)精度。
　　然后在紅外圖像目標(biāo)識(shí)別方面，針對(duì)幾何不變矩和Hu氏不變矩等特征提取方法進(jìn)行研究，并對(duì)其穩(wěn)定性和可區(qū)分性進(jìn)行深入分析；針對(duì)最小距離分類(lèi)器和Bayes分類(lèi)器進(jìn)行研究，將幾何不變矩和Hu氏不變矩與最小距離分類(lèi)器和Bayes