基于紅外視頻的運動艦船檢測與跟蹤.pdf

1、海上目標(biāo)檢測與跟蹤技術(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。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,基于紅外視頻的運動艦船檢測與跟蹤方法,以及設(shè)計了紅外艦船檢測與跟蹤的軟件平臺。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。首先對紅外圖像的特點進(jìn)行分析,經(jīng)過多種圖

2、像處理方法的實驗與結(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。
　　2、針對紅外海面的運動艦船檢測,提出了ViBe的改進(jìn)算法。首先對一些常用的運動目標(biāo)算法進(jìn)行了研究與分析,針對傳統(tǒng)算法的不足,本文對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多個

3、判別標(biāo)準(zhǔn)來更好地檢測出紅外視頻中的艦船目標(biāo),實驗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)行了實驗,最后對跟蹤的結(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)計開發(fā)了一個基于MFC的紅外視頻中運動艦船檢測與跟蹤的軟件平臺。通過測試可以得出,該軟件平臺可以實現(xiàn)對紅外視頻中的運動艦船的檢測