紅外視頻圖像序列目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)的研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、紅外制導(dǎo)技術(shù)廣泛應(yīng)用于偵察、監(jiān)視與制導(dǎo)等軍事領(lǐng)域，此外在醫(yī)學(xué)、民用等領(lǐng)域發(fā)展迅速。而紅外目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)是紅外制導(dǎo)技術(shù)中的核心內(nèi)容，多年來(lái)，眾多專(zhuān)家學(xué)者一直致力于該技術(shù)的研究，并提出了很多檢測(cè)與跟蹤算法。本文基于生活中常見(jiàn)的人體與汽車(chē)目標(biāo)的紅外特性，研究了在LabVIEW平臺(tái)下的紅外視頻圖像序列目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)，主要內(nèi)容如下：
　　本文首先分析了幀間差分法與背景差分法的原理，對(duì)人體與汽車(chē)分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明人體目標(biāo)與周邊

2、背景溫度相差較大，很容易從背景中提取出來(lái)。但汽車(chē)與所處背景灰度值相近，采用幀間差分法與背景差分法檢測(cè)結(jié)果都存在問(wèn)題。因此，本文針對(duì)目標(biāo)與背景灰度值相近問(wèn)題，提出背景抑制法降低背景干擾，突出目標(biāo)。通過(guò)背景抑制法的檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，說(shuō)明了幀間差分法與背景差分法相結(jié)合的方法可以很好地從灰度值相近的背景中提取目標(biāo)。
　　其次，簡(jiǎn)單分析了Meanshift算法在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用，并對(duì)其進(jìn)行了尺度變化和目標(biāo)遮擋的實(shí)驗(yàn)。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，經(jīng)典的均值漂移法

3、在目標(biāo)尺寸變化與目標(biāo)大面積被遮擋情況下，會(huì)發(fā)生目標(biāo)丟失現(xiàn)象。針對(duì)尺寸變化的目標(biāo)，本文提出了基于輪廓對(duì)窗函數(shù)進(jìn)行更新；為解決目標(biāo)被遮擋跟蹤失敗問(wèn)題，本文采用Kalman濾波器對(duì)目標(biāo)下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，再利用Meanshift算法進(jìn)行跟蹤。對(duì)改進(jìn)后的算法進(jìn)行跟蹤實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明了改進(jìn)后的跟蹤算法能夠很好地解決目標(biāo)尺寸變化和目標(biāo)被遮擋時(shí)跟蹤失敗問(wèn)題，保證了跟蹤的準(zhǔn)確性。
　　最后，利用LabVIEW開(kāi)發(fā)了紅外視頻圖像序列目標(biāo)檢