基于远红外热像仪的地面机动目标识别

摘要

随着社会上对交通监控、汽车辅助驾驶等需求日益增加，对智能目标识别系统的需求越来越大。然而在夜间及大雾、浓烟等笼罩时，普通的可见光成像设备无法从设定的场景获取有效信息，严重制约了上述智能化的发展。而红外技术的发展正逐渐克服这个瓶颈，如远红外热像仪，它是利用红外探测器接收被测目标的热红外辐射成像。可把人类裸眼感知不到的红外辐射光谱转到了可见光谱，打破了夜间光线昏暗的限制，并且具有一定的烟雾穿透能力，对光照变化不敏感，可实现远距离全天候观察。这就为利用图像处理技术对地面机动目标的检测与识别创造了可能。
　　本文主要基于远红外热像仪，针对红外图像的预处理、机动目标的实时检测、目标特征的提取与选择以及目标的识别做了详细分析研究。在红外图像预处理阶段，首先分析了红外图像特征，根据其特征选择合适的图像增强算法进行红外图像增强，由于中值滤波属于非参数估计的算法，像素的替代过程存在一定的盲目性和随意性，从而导致图像边缘和细节受到一定程度破坏，本文针对该缺点做出了能保留边缘细节的改进。在机动目标检测阶段，由于传统机动目标的检测算法无法快速完整检测出目标，本文在原有算法基础上通过自适应改变描述背景像素的高斯分布个数以减少背景建模时间，提高了运行速率，并提出将背景差分法与隔帧差分法相结合来完整提取机动目标。在目标特征提取、选择阶段，为了提高特征提取执行效率，提出了基于灰度值投影的多目标定位算法，成功的将图像中出现的多个目标完成定位。最后通过基于SVM的机动目标识别系统完成机动目标的检测识别，并对系统的识别正确率进行了实验分析。
　　实验结果表明该系统具有一定实用价值和研究意义。

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第1章 绪论

1.1 研究的背景和意义

1.2 红外机动目标识别技术的研究现状

1.3 本文主要研究内容和章节安排

第2章 红外图像的特点及预处理算法研究

2.1 红外成像及红外图像的特点

2.2 红外图像增强

2.3 红外图像的平滑去噪算法研究

2.4 实验结果与分析

2.5 本章小结

第3章 机动目标检测及相关算法研究

3.1 目标检测的常用算法

3.2 背景更新算法的研究

3.3 混合高斯背景建模缺点分析及改进

3.4 改进的机动目标检测算法

3.5 实验结果与分析

3.6 本章小结

第4章 机动目标特征提取及算法研究

4.1 多目标定位算法

4.2 目标填充算法

4.3 主要地面目标车辆与行人的特征提取

4.4 目标特征提取结果

4.5 本章小结

第5章 机动目标的识别及算法研究

5.1 目标识别方法技术研究

5.2 支持向量机的基本原理

5.3目标的识别

5.4本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果

致谢