復(fù)雜背景下運(yùn)動目標(biāo)的協(xié)同檢測技術(shù)研究.pdf

1、序列圖像中運(yùn)動目標(biāo)的檢測技術(shù)是計算機(jī)視覺重要的研究內(nèi)容之一，在機(jī)器人視覺技術(shù)、智能監(jiān)測技術(shù)及自動車輛輔助駕駛等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。 由于傳統(tǒng)的視頻檢測技術(shù)受到單源傳感器成像機(jī)理及光譜特性的束縛，已經(jīng)無法滿足復(fù)雜的實(shí)際工作環(huán)境要求，基于多源視頻傳感器協(xié)同檢測技術(shù)便成為了當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。本論文在國防基礎(chǔ)研究“×××”的資助下，研究多源視頻傳感器協(xié)同檢測技術(shù)，主要工作有： 1．對單源傳感器目標(biāo)檢測技術(shù)、多源傳感器融合檢測技術(shù)及

2、多源傳感器協(xié)同檢測技術(shù)進(jìn)行比較與分析。對協(xié)同檢測技術(shù)應(yīng)滿足的要求予以描述，指出協(xié)同檢測技術(shù)應(yīng)同時滿足實(shí)時性、同步性、交互性和魯棒性四個方面的要求。 2．在完成實(shí)驗系統(tǒng)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，針對紅外圖像與可見光圖像的配準(zhǔn)問題，采用了一種粗匹配加精匹配的方法完成圖像配準(zhǔn)及目標(biāo)定位工作。通過粗匹配得到的特征點(diǎn)對估計圖像之間的變換參數(shù)，選擇適用情況最好的一組作為圖像之間的變換參數(shù)完成精匹配。實(shí)驗驗證了該方法的有效性。 3．在序列圖像的預(yù)

3、處理方面，對空間濾波、時空濾波技術(shù)予以介紹。在單源傳感器目標(biāo)檢測方面，針對紅外圖像與可見光圖像，分別提出了一種快速自適應(yīng)閾值的多幀差分目標(biāo)檢測算法。多種自然復(fù)雜環(huán)境下的實(shí)驗表明，所提出的算法具有較高的實(shí)時性與魯棒性。 4.針對檢測結(jié)果的自動評價問題，提出了一種基于評價因子及灰色關(guān)聯(lián)分析的評價方法。首先建立評價因子的數(shù)學(xué)描述，獲得當(dāng)前檢測結(jié)果的多個定量的評價分量；然后通過灰色關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)對不同檢測結(jié)果定量、綜合的評價。實(shí)驗驗證了