复杂背景下红外图像配准及动目标检测方法研究

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复杂背景条件下的红外快速运动小目标检测方法

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复杂背景下红外小目标检测方法的研究-2008

KEY WORDS ： Infrared Weak and Small Targets ， Small Target Detection， Enhance，Image Preprocessing，Wavelet-transform
2
上海交通大学硕士学位毕业论文
第一章绪论
1.1 研究背景
军事等领域为了尽可能早地发现敌方的卫星及来袭导弹、飞机，使制导系统有足够的反应时间，要求尽最大限度地及早检测到远处目标，提高武器防御和反应能力。使得红外图像中远距离、低信噪杂波比情况下、位置和运动速率都未知的小运动目标的检测及跟踪技术成为当前研究热点之一。 1991 年的海湾战争让人们耳目一新。远程高空精确空袭即"防区外空袭"成为此次战争的主要形式，美军采取飞机平台与精确制导武器相结合，使用远程战略轰炸机和精确制导武器，在空中加油飞机、空天侦察技术的保障下，主要对伊拉克的 50 余个重要目标实施了打击，造成了伊军指挥系统和防御部署的整体瘫痪，仅 42 天即获得了此次战争的胜利。各种高技术武器大展身手，其中，高性能飞机特别是隐形飞机和精确制导武器一举确立了在武器系统中的核心地位。其后的科索沃战争更是以远程和高空打击为主要作战样式，空袭成为达到战争目的的惟一手段。北约部队实施了历时 78 天的大规模空袭战。是一场典型的航空兵与导弹战役，进一步展示了高性能飞机与精确制导武器的威力。伊拉克防空系统在海湾战争中没起到应有的作用，原因之一是伊拉克防空系统的雷达技术落后。一般认为，伊拉克使用的预警、引导和制导雷达都是第一代和第二代武器系统，而多国部队使用的却是第三代或第四代武器系统。先进雷达系统的特点是：可在全空域作战，有很强的抗干扰能力，在作战空域可攻击多个目标，具有多功能性，具有反应时间短和连续作战的能力。不具备这些先进性能使伊拉克落后的雷达系统失去作用，并使整个防空系统处于瘫痪状态。并且，伊军的雷达极易暴露，且没有相应有效的电子侦察系统支持，多国部队很容易进行干扰甚至摧毁。而与此同时，伊拉克发射的飞毛腿导弹则多次被美国的爱国者导弹击落。所以，海湾战争后，很多国家在加紧精确制导武器研究与装备的同时，也加大了反精确制导武器防御系统的研制力度。美国战后开始强调发展战区反导武器装备，重视防空体系的反战术导弹的能力，在反导武器研究方面一直处于领先的地位。1993 年，克林顿宣布中止冷战时代的“星球大战计划” ，转向支持重点发展战区导弹防御系统(TMD)。TMD 用来保护美国部署在世界各地的部队，以及有重要价值的设施。由于 TMD 所面临的威胁受导弹射程和威力左右，所以任何单一的系统都不可能完成整个 TMD 任务。为此，美国国防部采取了一种称之为“系统族”的方式。这种系统族方法采用高层和低层两种防御系统，从而确保纵深防御。高层防御系统拦截大气层外和更远距离的导弹；低层防御系统拦截大气层内飞行高度相对较低的目标。 THAAD 系统是 TMD“系统族”中关键的一部分，是一种典型的高层防御系统。它可从高空和预定目标的下靶区截击远程战区级弹道导弹，从而使部队拥有更多的时间进行多次射击，在较远的距离和较高的高度上拦截战区弹道导弹，特别是

《2024年复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》范文

《复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》篇一摘要：在红外图像中，小目标的检测与跟踪一直是计算机视觉领域中重要的研究课题。

特别是在复杂背景条件下，红外小目标的检测与跟踪的准确性受到了严重的挑战。

本文旨在研究并探讨在复杂背景条件下红外小目标的检测与跟踪算法，以提高其在现实应用中的准确性和效率。

一、引言红外图像处理技术近年来在军事、安防、自动驾驶等领域中有着广泛的应用。

在复杂的背景条件下，如夜间的城市环境，热噪声和干扰物的存在使得红外小目标的检测和跟踪变得更加困难。

因此，对于该领域的深入研究对于提升系统的整体性能具有重要意义。

二、红外小目标检测算法研究1. 预处理阶段预处理阶段是红外小目标检测的重要环节。

首先，通过滤波技术消除图像中的噪声和干扰物，以增强目标与背景的对比度。

其次，利用图像增强技术，如直方图均衡化等，提高图像的清晰度。

2. 目标检测算法针对红外小目标的特性，本文采用基于区域的方法和基于边缘的方法相结合的检测算法。

首先，通过区域生长法确定可能的目标区域，然后利用Canny算子等边缘检测算法提取目标的边缘信息。

最后，通过形态学操作和阈值分割等方法，将目标从背景中分离出来。

三、红外小目标跟踪算法研究1. 特征提取在跟踪过程中，特征提取是关键的一步。

本文采用基于灰度信息和纹理信息的特征提取方法。

首先，通过灰度直方图等手段提取目标的灰度特征；其次，利用GLCM等纹理分析方法提取目标的纹理特征。

这些特征将用于后续的目标匹配和跟踪。

2. 跟踪算法本文采用基于Mean Shift的跟踪算法。

该算法通过计算目标与周围像素的相似度来定位目标的位置。

在每一帧图像中，通过匹配目标在上一帧的位置和当前帧的特征信息，实现目标的跟踪。

此外，为了解决因遮挡和光照变化等导致的跟踪不准确的问题，本文还引入了基于KCF的跟踪算法进行辅助跟踪。

四、实验与分析本文在多种复杂背景条件下进行了实验，包括低信噪比、多干扰物、动态背景等环境。

复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究

复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究摘要：近年来，随着红外技术的迅猛发展，红外小目标检测与跟踪在军事、安防、无人机等领域得到了广泛的应用。

然而，在复杂背景条件下，红外小目标的检测与跟踪面临着很大的挑战。

本文针对这一问题进行了深入的研究，提出了一种基于传统图像处理技术和深度学习的综合算法，有效地提高了红外小目标检测与跟踪的准确率和鲁棒性。

关键词：红外小目标；复杂背景；检测；跟踪；算法1. 引言红外小目标的检测与跟踪是无人机、导弹防御、安防系统等领域中重要的研究课题之一。

其在夜间、复杂天气等条件下，能够对隐藏目标进行准确识别和跟踪，具有很高的应用价值。

然而，由于红外图像的复杂背景，小目标易受背景干扰，导致检测与跟踪的准确性下降。

为此，研究如何在复杂背景条件下实现红外小目标检测与跟踪算法具有重要意义。

2. 相关研究在红外小目标检测与跟踪领域，已经有许多相关研究工作。

其中，传统图像处理技术如滤波、阈值分割等被广泛应用于红外小目标的检测，能够提供一定的准确度。

然而，这些方法往往对于复杂背景的小目标难以有效检测，容易受到噪声和干扰的影响。

另外，近年来，深度学习算法在图像处理领域取得了巨大的突破，被广泛应用于目标检测和跟踪任务。

因此，结合传统图像处理技术和深度学习算法，可以提高红外小目标检测与跟踪的准确度和鲁棒性。

3. 算法设计本文提出了一种基于传统图像处理技术和深度学习的综合算法，用于解决复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪问题。

该算法主要包含以下步骤：步骤1：预处理对红外图像进行预处理，包括图像去噪和增强等操作，以提高图像质量。

步骤2：背景建模建立适应性背景模型，对红外图像进行背景建模与更新，以获得背景信息。

步骤3：目标检测基于传统图像处理技术，如滤波和阈值分割等方法，对红外图像进行目标检测。

同时，利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）等，提取更高级的特征，以提高目标检测的准确率和鲁棒性。

红外图像处理中的目标检测算法优化技术研究

红外图像处理中的目标检测算法优化技术研究红外图像处理是现代电子信息技术领域的重要分支，广泛应用于军事、航空航天、安防等领域。

而红外目标检测算法作为红外图像处理的核心技术之一，对于提高红外图像处理的准确性和效率具有重要意义。

然而，由于红外图像具有低分辨率、低对比度等特点，使得红外目标检测面临着许多挑战。

因此，对红外目标检测算法进行优化研究具有重要的理论和应用价值。

为了提高红外目标检测算法的性能，研究人员提出了许多优化技术。

首先，基于特征的优化技术是常用的方法之一。

红外图像中目标与背景差异较大，通过提取目标的特征信息可以提高目标检测的准确性。

常见的特征包括形状、纹理和颜色等。

利用这些特征，可以构建适合红外目标检测的分类器，如支持向量机（SVM）和人工神经网络等。

其次，基于模型的优化技术也是重要的研究方向。

在红外目标检测中，目标的形态和结构信息十分重要。

通过建立红外目标模型，可以对目标进行建模和识别，从而实现目标的检测。

常见的模型包括红外目标形状模型和结构模型。

通过将模型与实际图像进行匹配，可以实现目标的检测和定位，提高检测算法的准确性和鲁棒性。

此外，深度学习技术的应用也为红外目标检测算法的优化提供了新的思路。

深度学习技术以其优秀的自动学习和表达能力，已经在图像识别和目标检测等领域取得了显著的成果。

通过使用深度学习模型，可以从大量数据中学习红外目标的特征表示，进而实现目标的准确检测。

基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN和YOLO等，已经取得了令人瞩目的性能。

然而，红外图像处理中的目标检测算法还面临一些挑战和问题。

首先，红外图像的低分辨率和低对比度使得目标的边界模糊，导致目标检测难度增加。

其次，红外图像中的噪声和干扰也会给目标检测带来困扰。

此外，不同红外图像之间的差异性也增加了目标检测算法的复杂度。

针对这些问题，研究人员可以通过引入图像增强和增强对比度的方法来改善图像质量，从而提高目标检测的准确性。

红外图像处理中的目标检测与跟踪技术研究

红外图像处理中的目标检测与跟踪技术研究摘要：随着红外技术的快速发展和广泛应用，红外图像处理成为了研究的热点之一。

在红外图像处理中，目标检测与跟踪是重要的关键技术，它们在军事、航天、安防等领域发挥着重要作用。

本文将就红外图像处理中的目标检测与跟踪技术进行探讨与研究。

1. 引言红外图像处理是通过对红外图像的采集、传输、处理和分析来提取所需信息的技术，它广泛应用于军事、航天、安防等领域。

而在红外图像处理中，目标检测与跟踪是其中的重要技术，它们不仅能够快速、准确地识别目标，还能够在目标运动过程中进行跟踪，提供更多有关目标的信息。

2. 红外图像目标检测红外图像目标检测是指在红外图像中寻找感兴趣的目标或区域的过程。

目标检测分为两个主要步骤：目标候选区域生成和目标候选区域分类。

目标候选区域生成是通过一系列的图像处理算法和特征提取方法，识别可能包含目标的区域。

常用的方法包括滑动窗口、特征金字塔等。

而目标候选区域分类则是通过分类器对目标候选区域进行分类，区分出目标和非目标。

常见的分类器包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。

此外，红外图像目标检测中还需要考虑红外图像的特殊性质，比如低信噪比、热噪声等，并对算法进行相应改进，以提升检测的准确性和鲁棒性。

3. 红外图像目标跟踪红外图像目标跟踪是指在连续帧红外图像中追踪目标的位置、形状、运动状态等信息。

目标跟踪可以分为两个主要步骤：目标特征提取和目标位置预测。

目标特征提取是通过对目标的外观、运动等特征进行描述，提取出有区分度的特征向量。

常用的特征包括颜色、纹理、边缘等。

而目标位置预测是通过对目标过去的运动状态进行分析，预测出目标在下一帧的位置。

常见的预测方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。

红外图像目标跟踪面临的主要挑战包括目标尺度变化、目标遮挡、背景干扰等，因此需要综合运用多种算法和方法来提高跟踪的精度和鲁棒性。

4. 红外图像处理中的挑战与展望红外图像处理中的目标检测与跟踪技术面临着诸多挑战。

红外图像处理中的目标检测算法研究

红外图像处理中的目标检测算法研究近年来，随着红外技术的不断发展，红外图像在军事、航空、遥感等领域中得到了广泛的应用。

而红外图像的主要特点是其对温度敏感，同时在空间和时间上均具有良好的分辨能力，因此它在目标检测中的应用也越来越广泛。

本文就探讨红外图像处理中的目标检测算法的研究进展。

一、红外图像处理中的目标检测算法概述目标检测算法是指通过对图像中的目标进行分析、处理，确定目标的位置、尺寸、形状、数量等信息。

在红外图像处理中，目标检测算法主要有以下几种：1. 基于滤波的目标检测算法滤波是图像处理中常用的一种处理方法。

基于滤波的目标检测算法一般采用各种卷积核对红外图像进行处理，通过滤波后图像的变化来确定目标的位置和尺寸。

这种方法简单易懂，但对目标的形状等特征提取不够精细，因此准确性有限。

2. 基于特征提取的目标检测算法特征提取是指从图像中提取出一些具有代表性的局部结构，为之后的分析和处理提供基础。

基于特征提取的目标检测算法采用各种特征提取方法对红外图像进行处理，通过提取出图像中的一些特征结构来确定目标的位置、尺寸、形状等信息。

这种方法相对于基于滤波的方法来说，可以提取出更为精细的目标特征，因此准确率更高。

3. 基于机器学习的目标检测算法基于机器学习的目标检测算法采用各种机器学习算法对大量的样本数据进行训练，从而达到对红外图像中目标的自动检测。

这种方法因为其在识别复杂目标方面的良好性能，引起了研究者们的广泛关注。

二、基于滤波的目标检测算法基于滤波的目标检测算法一般常用的方法是基于高斯滤波的算法。

之所以采用高斯滤波是因为，高斯滤波涉及到了频率域的平滑处理，通常情况下红外图像具有一定的噪声，采用高斯滤波可以有效去除噪声，从而提高目标检测的准确率。

基于高斯滤波的目标检测算法主要是通过建立一种高斯模型来检测图像中的目标。

该算法首先需要对图像进行高斯滤波，去除噪声，之后在滤波后的图像中连续分割出较明显的连通区域，基于这些连通区域建立模型，判别出其中的热点区，完成对目标的检测。

复杂背景下红外目标检测与跟踪

西安电子科技大学博士学位论文复杂背景下红外目标检测与跟踪姓名：郭伟申请学位级别：博士专业：模式识别与智能系统指导教师：赵亦工20081201摘要红外空中目标自动检测与跟踪技术是光电防空火控系统的核心技术，对我国防空系统的建设具有极为重要的意义和价值。

为此，本文选择了该研究方向中的若干问题进行了深入研究：复杂云层背景下的红外弱小目标检测算法、复杂背景下红外空中目标跟踪算法、现代电视跟踪器软件系统设计，并在算法研究过程中将非参数统计引入到图像处理领域，提出了一种新的图像分析方法。

在红外空中图像纹理分析算法研究的过程中，将非参数统计中的秩分析方法引入到图像纹理分析中，该方法从灰度过渡纹理分析入手引入非参数秩分析理论，定义了图像纹理的秩统计变换，并提出了利用不同的秩相关卷积的组合方法提取图像中特定的纹理结构的方法。

基于秩统计变换的图像变换结果只与图像纹理的灰度排序有关，而与纹理的灰度幅度无关，具有较高的鲁棒性。

在对复杂云层背景下红外弱小目标检测问题的研究过程中，利用非参数统计变换对云层边缘纹理进行描述，提出了一种新的复杂云层背景的抑制方法。

本文首先定义了理想云层边缘纹理的秩统计量，通过对图像与理想云层边缘纹理秩统计量的相关曲面进行反相拉伸变换，构造了针对云层边缘区域的陷波滤波图像。

利用该陷波滤波图像可以在红外弱小目标检测时实现对云层边缘的有效抑制。

为了实现对恶劣环境下红外空中目标的稳定跟踪，本文分析了传统归一化互相关算法在红外空中目标匹配定位时失效的原因，提出一种改进的红外图像归一化互相关匹配算法。

该方法将模板和匹配区域之间的纹理相关计算看作一个最优化问题，寻求使图像纹理相关匹配鲁棒性最好的相关基准值，用图像的相关基准函数替代传统方法中的区域均值部分，构造了一种新的适用于红外目标匹配的归一化相关算法。

最后，在电视跟踪系统中对本文提出的若干算法进行了工程实现，并在实际系统中对本文中的算法进行了验证。

关键词：红外图像弱小目标非参数方法模板匹配纹理结构ＡＢＳＴＲＡＣＴｈｌ龟ｍ≥ｄａｉ而ｏｍｅｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄ缸ａｃｋｉｎｇｉｓ也ｅｋ锄ｅｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｕｒｏｆｐｈｏｔｏｅｌｅｃｔｒｉｃ丘ｒｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｆｏｒａｉｒｄｅｆｅｎｓｅａｎｄｉｔｉｓＶｅ巧ｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｒａｉｒｎａｔｉｏｎａｌｄｅ毓ｓｅｍｉｌｉｔａ珂ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．ｈｌｔｌｌｉｓｔｈｅｓｉｓｗｅｃｈｏｏｓｅｔｌｌｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｎｄａｄｄｒｅｓｓｓｏｍｅｉＩｎｐｏｒｔａＩｌｔｐｒｏｂｌｅｍｓｒｃｌａｔｅｄｔ０ｄｅｔｅｃｔｍｇａ１１ｄｖｉｄｅｏａＣｑｕｉｒｅｄｕｓｉｎｇｍｏｂｉｌｅｔｒａｃｋｉｎｇ访鱼Ｉｒｅｄｏｂｊｅｃｔｓｉｎｃ锄ｅｒ豁．Ｗｅａｒｅｍａｉｎｌｙｅｎｇａｇｅｄｉｎｓｏｍｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ曲ｏｕｔｉｎ行ａｒｅｄｓｍａｌｌｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｃｌｕｔｔｅｒｂａｃｋ伊ｏｕＩｌｄ，ｔｒａｃｌ【ｉｎｇａ１９０ｒｉｔｌｌＩＩｌｏｆｔａｒｇｅｔａｇａｉｎｓｔａｉｒｗｅｉｎ触ｒｅｄｂａｃｋｇｒｏｕｌｌｄ觚ｄｍｏｄｅｍａＶｉｄｅｏｔｒａｃｋｅｒｓｏｆｔｗａｒｃｓｙｓｔ锄ｄｅｓｌ印・ｂｙＭｏｒｅｏｖｅｒ，ｐｒｏｐｏｓｅｎｏｖｅｌｉｍａｇｅｔｅｘｔｕｒｅ趾ａｌｙｓｉｓｍｅｍｏｄｉｎ仃ＤｄｕＣｉｎｇｎｏｎｐ娥Ｉｍ硎ｃｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｉｎｔｏＤ州ｎｇｉｎ仃ＤｄｕｃｅｄｃｏＩｌｌ】ｍｏｎｔ０ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｉｅｌｄ．ｍｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｉｎ行ａｒｅｄａｉｒｉＩｌｌａｇｅｔｃｘｔｕｒｅ，廿ｌｅｒａｎｌ（趾ａｌｙｓｉｓｍｅｍｏｄｉｓｆｏｒｄｅｓｃ曲ｅｍｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｔｅＸｔＩｌｒｅｓｔｍｃｔｕｒｅ锄ｄｔｈｅｎｍｅｒａＩｌｌ【仃ａｎｓ内ｍｉｍａｇｅｔｅｘｔｕｒｅａｎａｌｙｓｉｓｉｓｄｅｆｉｎｅｄ．ＧｉｖｅｌｌｔｈｅｒａｎｋｔｅｘｔｕＩ．ｅ．ｍｅｓｉｍｉｌａｒｔｃＸｔｕｒｅｃａｎｂｅｅＸｔｒａｃｔｅｄｂｙｔｈｅｒａｎｋｔｒａＩｌｓｆｂｍａｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔｅｄｃ叫ｅｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．ＡｎｄⅡｌｅｒ铷【１１【ｔｒａｌｌｓｆｏｍｔｏｒｃｓｕｌｔｉｓｉｕｓｔｒｅｌａｔｉｖｅｔｏｍｅｏｒｄｅｒｏｆｍｅｔｅＸｔｕｒｅａｎｄｈａＳｇｏｏｄｒｏｂｕｓ协ｅｓｓｍｅｃｈａＩｌｇｅｏｆｉｍａｇｅ伊ａｙｌｅｖｅｌ．ＦｏｒｄｉｍａＩｌｄｓｍａｌｌｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｉｎ丘ａｒｅｄｉｍａｇｅｓ，ａｎｏＶｅｌｍｅｔｈｏｄｆｏｒｃｌｏｕｄｅｄｇｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｗｉｔｈｕｓｅｄｔｏｄｅｓｃｄｂｅｔｌｌｅｎｏｎｐａｒ锄ｅｔｒｉｃｔｒ肌ｓｉｔｉｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｒａｎｋ狮ａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｔｅｘｔｕｒｅ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｒａｎｋｏｆｉｄｅａｌｃｌｏｕｄｅｄｇｅｔｅｘｔｕｒｅｉｓｄｅ缸ｎｅｄ．Ｔｈｅｎ．ｍｅｒａｎｋｃｏ玎ｅｌａｔｉｏｎｓｕｒｆ．ａｃｅｉｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｅ时ｅｅｎｏｂｊｅｃｔｉｍａｇｅａｎｄｔｈｅｉｄｅａｌｃｌｏｕｄｅｄｇｅｒｅｇｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｔｒａｐ６１ｔｅｒｉｍａｇｅｆｏｒｃｌｏｕｄｅｄｇｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｉｓｇｏｔｔｅＩｌｂｙｒｅｖｅｒｓｉｎｇｔｈｅｒａｎｋｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｕｒｆａｃｅ．Ａｎｄｍｅｎｗｅｍｕｌｔｉｐｌｙｍｅ址ｇｈｐ勰ｓｔｏｓｕｐｐｒｅｓｓｉｍａｇｅｂｙｍｅｔｒａｐｆｉｌｔｅｒｉｍａｇｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｍｏｄｃａｎｔｈｅ玎；ｍａｉｎｅｄｐａｎｓｏｆｃｌｏｕｄｅｄｇｅｓ・Ｔｈｅｎｏｅｍｃｉｅｎｔｌｙｓｕｐｐｒｅｓｓｔｔｌｅｈｅａｖｙｃｌｏｕｄｅｄｇｅｓｗｉｔｈｈ），ｐｏｔｈｅｓｉｓａｂｏｕｔｍｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙＡｎｏｖｅｌｄｅｎｓ时ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｍｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｎｏｉｓｅ．ｎｏｍａｌｉｚｅｄｃｒｏｓｓ．ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（ＮＣＣ）ｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｅｎ叩ｌａｔｅｍａｔｃｈｉｎｇｏｆｉｎ行ａｒｅｄｉｍａｇｅｉｓｐｍｐｏｓｅｄｔｏｔｒａｃｋｉｎｇｉｎ厅ａｒｅｄａｉｒｂｏｍｅｔａｒｇｃｔｉｎｃｏｍｐｌｅｘｓｃｅｎｅ．ＴｈｅｃｌａＳｓｉｃａｌＮＣＣｍｅｍｏｄｐａｙｓａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏｇＩｏｂａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｆｏｒｔｅｍｐｌａｔｅｍａｔｃｈｉｎｇ，ｉｔｉ朗ｏｒｅｓｒｅｇｉｏｎｓ．ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＴｏｏｆｒｏｗｓ锄ｄｃｏｌｕ仃ｌｎｓｔｅｘｔｕｒｅｂｅ铆ｅｅＩｌｔｅｍｐｌａｔｅａｎｄｉＩＩｌａｇｅｉｓｒｅｇａｒｄｅｄｉｍｐｒｏｖｅｉｔｓｐｅｒｆｏＨｎａｎｃｅ，ｔｈｅＮＣＣｔｏｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ弱ａｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ，ｗｈｉｃｈａｉｍｓｍａｌ（ｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｍｏｓｔｒｏｂｕｓｔ．ＡｎｄｔｈｅｎｔｈｅａｖｅｍｇｅｉｎｃｌａＳｓｉｃａｌＮＣＣｆｏｒｎｌｕｌａｉｓｒｅｐｌａｃｅｄｂｙｍｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ血ｎｃｔｉｏｎｏｆＮＣＣｒｅｆｅｒｅｎｃｅｖａｌｕｅ．ＳｏａｎｏｖｅｌＮＣＣａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｂｒｏｕｇｈｔｆｏｒｗａｒｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｗｅｌｌｓｕｉｔｅｄｆｏｒｔｅｌｌｌｐｌａｔｅｔｏｔｈｅｃｈａｎｇｅｓｏｆｍａｔｃｈｉｎｇｏｆｉｎ行ａｒｅｄｉｍａｇｅｗｈｉｃｈｉｓｒｏｂｕｓｔｂａｃｋ伊ｏｕｎｄａｎｄｔａｒｇｅｔｉｎｔ锄ｐｌａｔｅ．Ｆｉｌｌａｌｌｙ，ｗｅｔｒａＪｌｓｐｌａｎｔａｌｇｏｒｉｇＩｌＩＩｌｓｉｎｔｈｉｓｐ印ｅｒｉｎｔｏａＶｉｄｅ０仃ａｃｋｅｒｓｙｓｔｅｍｓｙｓｔｅｌｌｌ．ｐｒｏｊｅｃｔ锄ｄｍａｌ（ｅ１０ｔｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｔｏｔｅｓｔｔｌｌｅａｌｇｏｒｉｔ№ｓｉｎｒｃａｌ一ｔｉｍｅｓｍａＵｔａｒｇｅｔＫｅｙｗＯｒｄｓ：ｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｔｅｍｐＩａｔｅｍａｔｃｈｉｎｇｄｉｍ锄ｄｎｏｎｐａｒａｍｅｔｒｉｃｍｅｔｈＯｄｔｅｘｔＩＩｒｅｓｔｒｕｃｔｌｌｒｅ西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

复杂背景下红外运动点目标检测算法研究

维普资讯
第５期
李正周等：杂背景下红外运动点目标检测算法研究复
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Ｌｈｎ —ｈｕ，ＤＯＮＧｎ —ｉＩＧａｇＩＺｅｇｚｏＮｅｇｌ，ＪＮｎ
结果表明该算法能够较大程度提高红外图像的信噪比，效地检测和跟踪点目标，有并且能够解决目
标丢失以及跟踪过程中出现目标的问题。
关键词：
点目标检测；卡尔曼滤波；形态学滤波；图像流分析；假设检验
Ｋｅｒ：ｙｗｏｄｓ
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李正周，能力，董金
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（国科学院光电技术研究所，中四川成都６００）１２９
摘要：论了复杂背景下低信噪比运动点目标的检测和跟踪问题，出了基于卡尔曼滤波理论讨提
的背景预测、学形态学膨胀累加、数图像流航迹关联和二级并行假设检验的点目标检测方法。实验
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｄｅｅｔｏｏｓｇｌｎｏｓａｉｍａｌｅｅｉｔｍｏｖｎａｇｅｎｔｅｃｎｄｉｉｎｔｃｉｎｏｆｌｗｉｎａｉｅｒｔｏｓｌｖｎｐｏｎｉｇｔｒｔｉｈｏｔｏｏｆｃｍｐｌｃｔｄｂｃｒｕｎｄｉｉｃｓｅ．Ａｅａｐｒａｈｂａｅｌｎｆｌｅ，ｍａｈｅｔｃｌｏｉａｅａｋｇｏｓｄｓｕｓｄｎｗｐｏｃｓｄｏｎＫａｍａｉｔｒｔｍａｉａｍｏｐｈｏｇｙ，ｍｏｉｎｌｉｎｄｔｔｇｅｈｙｏｔｅｉｅｔｎｏｄｔｃｎｄｔａｋｐｉａｇｅｎｒｏｌｔｏｎａａｙｓｓａｗｏｓａｐｈｓｓｔｓｉｇｔｅｅｔａｒｃｏｎｔｔｒｔｉｓｃｏｎｔｏｎｉｒｓｎｔｄ．ＴｈｘｒｍｅｅｕｔｔｅｌＩｉｇｅｅｃｈｏｔｔｈｅｕｈｃｄｉｉｓｐｅｅｅｅｅｐｅｉｎｔｒｓｌｓｗｉｈｒａＲｍａｅｓｑｕｎｅｓｗｈａｔｐｒｐｏｅｅｈｏａｒａｌｍｐｏｖｈｏｓｄｍｔｄｃｎｇｅｔｙｉｒｅｔｅＳＮＲ，ａｆｅｔｖｌｅｅｔａｄｔａｋｔｅｍｏｉｉｎｄｅｆｃｉｅｙｄｔｃｎｒｃｈｖｎｇｐｏｎｔｔｒｔ．ＩａｓｃａｌｉｓｖｅｔｏｂｅｈｔｔｅｔｒｅｓｍｉｓａｗａｇｔｃｒｄｕｉａｇｅｓｔｃｎｅｐｅｉｌｙｄｓｏｌｈｅｐｒｌｍｓｔａｈａｇｔｓｎｄｎｅｔｒｅｓＯｃｕｒｎｇｔｅｅｔｎｎｒｃｎｇｈｅｄｔｃｉｇａｄｔａｋｉ．

红外图像处理与目标检测技术研究

红外图像处理与目标检测技术研究摘要：红外图像处理与目标检测技术是近年来受到广泛关注的研究领域。

红外图像具有天然的优势，可以在夜间或低能见度条件下实现目标检测。

本文主要介绍了红外图像处理和目标检测的基本概念、技术原理以及主要应用领域，并综述了当前红外图像处理与目标检测技术的研究进展和挑战。

1. 引言红外图像处理和目标检测技术是基于红外辐射原理，利用红外相机采集红外图像，对其中的目标进行分析和识别的一类技术。

相对于可见光图像处理和目标检测技术，红外图像处理和目标检测技术具有穿透雾霾、克服光照变化、夜间工作等优势，因此在军事、航天、安防等领域得到了广泛应用。

本文将从红外图像处理和目标检测技术的基本概念与原理、关键技术和应用领域等方面进行综述。

2. 红外图像处理2.1 红外辐射特点红外辐射是电磁波谱中波长较长的一段，包括近红外、红外和远红外。

与可见光相比，红外辐射在大气层中的传输性能更好，可以在夜晚和恶劣环境下进行目标探测。

2.2 红外图像增强红外图像增强是红外图像处理的重要环节之一，旨在提高图像的对比度、细节和辨识度。

常用的红外图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化和微分等。

2.3 红外图像配准红外图像配准是将多幅红外图像进行校正对齐，以消除由不同传感器参数、姿态和畸变等造成的差异。

常用的红外图像配准方法包括特征点匹配、相位相关和最小二乘等。

2.4 红外图像分割红外图像分割是将红外图像中的目标与背景进行分离的过程，常用的红外图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。

3. 目标检测技术3.1 特征提取特征提取是目标检测的重要环节之一，有效的特征表示可以帮助区分不同目标。

常用的特征提取方法包括形状特征、纹理特征和颜色特征等。

3.2 目标检测算法目标检测算法根据特征提取的结果进行目标的检测和识别。

目前常用的目标检测算法包括基于模板匹配的算法、基于机器学习的算法和基于深度学习的算法等。

3.3 目标跟踪技术目标跟踪技术是对连续帧图像中的目标进行追踪和预测的过程。

红外图像处理与目标识别技术研究

红外图像处理与目标识别技术研究随着科技的不断发展，红外图像处理与目标识别技术逐渐成为了当今研究的热点之一。

红外图像作为一种能够有效穿透雾霾、夜晚和复杂环境的成像技术，具有广泛的应用价值。

本文将重点探讨红外图像处理与目标识别技术的研究进展以及在不同领域中的应用。

红外图像处理技术是针对红外图像采集到的原始数据进行处理和优化的方法。

其目的是提高图像质量以及增强其中的目标信息。

常见的红外图像处理技术包括图像增强、去噪、特征提取和边缘检测等。

图像增强技术可以通过增加对比度、提高图像细节等方法，使红外图像更加清晰和易于观察。

去噪技术可以减少图像中的噪声干扰，提高图像质量。

特征提取技术可以从红外图像中提取出目标的关键特征，为后续的目标识别和分类提供依据。

边缘检测技术可以有效地提取出物体的轮廓和边缘信息，为目标定位和分割提供基础。

这些技术的发展与优化对红外图像的处理有着重要意义。

红外图像目标识别技术是通过对红外图像中目标进行自动检测和分类，以达到对图像内容的理解和识别。

目标识别技术的发展主要有两个方面的挑战，一是红外图像的复杂性，包括强烈的噪声、低对比度、多目标遮挡等；二是目标的多样性，包括尺寸不一、形状多样、光照变化等。

针对这些挑战，研究者们提出了许多有效的方法和算法。

例如，基于红外图像的目标检测和跟踪技术，可以通过利用滤波器、纹理特征和统计模型等方法，准确地检测和跟踪红外图像中的目标。

另外，基于机器学习的目标分类算法，如支持向量机（SVM）、神经网络和深度学习等，可以根据红外图像的特征和样本数据进行训练和分类，实现对目标的准确识别。

红外图像处理与目标识别技术在军事、安防、医学和工业等领域中具有广泛的应用前景。

在军事方面，红外图像处理与目标识别技术可以用于无人机、导弹和雷达等军事设备的智能控制和目标追踪。

在安防领域，红外图像处理技术可以用于夜间监控和人脸识别等应用，提高安全性和监控效率。

在医学方面，红外图像处理与目标识别技术可以用于乳腺癌和皮肤病的筛查和诊断，提高医学成像的准确性和效率。

红外图像处理与目标检测算法研究

红外图像处理与目标检测算法研究近年来，随着红外技术的不断发展，红外图像处理与目标检测算法在军事、安防、医学等领域中得到了广泛应用。

红外图像独特的特点使得它在特定环境下具备优势，但同时也带来了一系列的处理问题。

因此，研究红外图像处理与目标检测算法对于提高红外图像的质量和有效地识别目标至关重要。

红外图像处理在红外图像获取后的预处理阶段起着至关重要的作用。

由于红外图像的辐射强度高低常常不均匀且存在噪声，需要采用合适的算法进行增强。

传统的增强方法包括直方图均衡化、图像滤波和锐化等。

然而，这些方法往往无法有效地增强红外图像中的目标细节，引发了学者们对于更高效的增强算法的追求。

近年来，基于深度学习的方法在红外图像增强中取得了显著的突破，例如基于生成对抗网络（GAN）的方法能够生成更加真实且富有细节的红外图像。

目标检测是红外图像处理中的关键环节，旨在从图像中准确地定位和识别目标。

传统的目标检测算法通常面临着尺度变化、目标遮挡和复杂背景等问题，在红外图像中更加突出。

为了克服这些问题，学者们提出了许多新的目标检测算法。

其中，基于深度学习的目标检测算法在红外图像处理中表现出了出色的性能。

以Faster R-CNN、YOLO和SSD为代表的深度学习目标检测算法采用了一系列创新的结构和思想，能够实现准确、快速地检测红外图像中的目标。

虽然红外图像处理与目标检测算法取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战和研究方向。

首先，红外图像中存在多种类型和多尺度的目标，针对不同类型和尺度的目标进行有效检测是一个重要课题。

其次，红外图像中的目标常常受到复杂背景的干扰，如何准确地识别目标并将其与背景区分开是一个需要解决的问题。

此外，红外图像的低对比度和噪声也对目标检测算法的性能提出了更高的要求。

因此，如何设计合适的增强算法，提高图像的质量，清晰地呈现目标细节成为研究的重点。

最后，红外图像处理与目标检测算法的研究不仅仅局限于军事和安防领域，还有很大的应用潜力。

复杂背景下红外目标检测与跟踪

复杂背景下红外目标检测与跟踪复杂背景下红外目标检测与跟踪摘要：随着红外技术的发展与应用，红外目标检测与跟踪在很多领域得到了广泛的应用。

然而，由于复杂背景的存在，红外目标检测与跟踪面临着一系列的困难和挑战。

本文将重点讨论在复杂背景下的红外目标检测与跟踪的问题，并对相关的方法和技术进行探讨。

1.引言红外目标检测与跟踪是利用红外传感器获取红外图像信息，并通过算法对其中的目标进行检测和跟踪的技术。

它广泛应用于多个领域，如军事侦察、航空航天、安防监控等。

然而，由于红外图像中存在复杂背景，如天空、树木、建筑物等，红外目标的检测和跟踪变得更加困难。

2.复杂背景下的红外目标检测在复杂背景下，红外目标检测面临着以下几个主要问题。

2.1 背景干扰复杂背景中的红外目标往往被背景干扰所掩盖，使得目标检测困难。

传统的红外目标检测方法通常使用基于阈值的方法，但这种方法无法有效应对复杂背景下的目标掩盖问题。

2.2 光照变化在红外图像中，由于目标和背景的光谱特性不同，目标和背景之间可能存在光照差异。

这会导致红外目标检测的误差增加，使得目标的准确检测变得更加困难。

2.3 目标嵌入目标在复杂背景中可能会被部分嵌入或被部分遮挡，这会导致传统的检测方法无法准确检测目标的边缘和形状。

因此，在复杂背景下的目标嵌入问题是一个重要的挑战。

3.复杂背景下的红外目标跟踪在复杂背景下的红外目标跟踪同样面临着很多困难。

3.1 目标模型建立复杂背景中的目标往往由于光照、姿态、尺度等因素的变化，形成多样的外观。

因此，目标模型的建立变得至关重要。

传统的目标模型建立主要基于颜色、纹理等特征，但这些特征在复杂背景下不够稳定，容易受到背景的干扰。

3.2 目标丢失与重新获取复杂背景中的目标往往会因为目标与背景颜色相似或者被背景遮挡而导致目标丢失。

因此，在红外目标跟踪中如何快速且准确地重新获取目标是一个重要问题。

4.解决方法和技术针对复杂背景下红外目标检测与跟踪的困难和挑战，在近年来涌现出了很多解决方法和技术。

复杂动态场景下红外无人机目标检测方法研究

复杂动态场景下红外无人机目标检测方法研究复杂动态场景下红外无人机目标检测方法研究摘要：随着无人机技术的快速发展，红外无人机逐渐成为了各种复杂动态场景中的理想目标检测工具。

本文基于红外无人机技术，研究了在复杂动态场景下的目标检测方法。

首先，介绍了复杂动态场景的定义和特征分析，然后通过红外无人机的图像采集技术获取目标信息。

接着，对目标检测的基本原理进行了分析，并探讨了目标检测方法的分类和常用的深度学习模型。

最后，我们提出了一种结合深度学习和图像处理的综合方法，以提高红外无人机在复杂动态场景中的目标检测能力。

关键词：无人机，红外技术，复杂动态场景，目标检测，深度学习，图像处理引言红外无人机作为一种可以在复杂动态场景中进行目标检测的工具具有广泛的应用前景。

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是在图像或视频中准确地找到感兴趣的目标。

在复杂动态场景中进行目标检测面临着很多挑战，例如目标的变化、背景的复杂性以及红外图像的低分辨率。

1. 复杂动态场景的定义和特征分析复杂动态场景指的是目标在复杂、多变的环境中运动，并且背景干扰大的场景。

在这种情况下进行目标检测需要考虑多个因素，包括目标的姿态变化、遮挡、光照变化、目标与背景的相似性等。

针对这些特征，需要采用一种鲁棒性较强的检测算法。

2. 红外无人机的图像采集技术红外无人机通过红外摄像头采集目标的红外图像，利用目标发射的热辐射特性来实现目标检测。

红外图像有其独特的特点，例如对光照的不敏感、强烈的热辐射等。

而且，红外图像的分辨率相对较低，这对目标检测算法的准确性提出了更高的要求。

3. 目标检测的基本原理目标检测的基本原理是在给定的图像或视频中确定感兴趣的目标的位置。

常用的目标检测方法有基于特征的方法和基于深度学习的方法。

基于特征的方法通常包括目标的预处理、特征提取和目标分类等步骤。

而基于深度学习的方法则通过深度神经网络自动进行特征提取和目标分类，相比于传统方法具有更强的鲁棒性和准确性。

面向红外图像的目标检测技术研究

面向红外图像的目标检测技术研究随着红外成像技术的普及和应用范围的扩大，面向红外图像的目标检测技术也逐渐受到了人们的关注。

目标检测技术是计算机视觉领域的研究热点之一，其在自动驾驶、智能安防、航空航天等领域有着广泛的应用。

与可见光图像不同，红外图像具有热像特征，可以在黑暗、烟雾等复杂环境下进行目标检测，因此具有很高的应用价值。

本文将从红外目标检测的基本原理、常用算法、存在的问题及发展趋势等方面进行探讨。

一、红外目标检测的基本原理红外图像是通过对物体辐射出的热能进行成像得到的。

由于目标与背景的辐射温度不同，因此目标在红外图像中呈现出明显的热像特征。

红外目标检测的基本原理就是利用这种热像特征来识别目标。

具体来说，红外目标检测主要包括以下步骤：1. 图像预处理：对红外图像进行去噪、增强等操作，以便更好地展现目标的热像特征。

2. 特征提取：提取目标在红外图像中的热像特征，如亮度、形状、纹理等。

3. 特征匹配：将提取出的目标特征与已知的模板或数据库中的特征进行匹配，确定目标的类别和位置。

4. 目标检测：在红外图像中检测出目标并标记出位置。

二、常用的红外目标检测算法目前，常用的红外目标检测算法主要有以下几种：1. 基于统计的方法：此种方法利用统计模型对目标与背景进行建模，根据模型进行目标检测。

其中比较常用的有高斯混合模型（GMM）方法和背景减法（substraction）方法。

2. 基于特征的方法：此种方法通过对目标热像特征的提取与匹配实现目标检测。

其中常用的有HOG（方向梯度直方图）方法、LBP（局部二值模式）方法、SURF （加速稳健特征）方法等。

3. 基于深度学习的方法：该方法利用深度神经网络对红外图像进行学习和识别，得到目标的位置和类别信息。

常用的有R-CNN（区域卷积神经网络）方法、Faster R-CNN方法、YOLO（you only look once）方法等。

三、存在的问题及发展趋势1. 目标大小和类型限制：由于红外图像中目标大小、曲线等因素的影响，常规的图像处理技术难以识别目标。

复杂背景下红外目标检测与跟踪的开题报告

复杂背景下红外目标检测与跟踪的开题报告一、研究背景及意义红外目标检测与跟踪技术是一项重要的军事、安防、航天领域的基础性技术，该技术能够有效地识别和追踪目标，并对其位置、速度、姿态等信息进行获取和分析。

在复杂背景下，如夜间、烟雾、雾霾、阴雨等情况下，红外图像具有较好的穿透能力和鲁棒性，能更好地保证目标检测和跟踪的准确性和鲁棒性，因此，在复杂背景下红外目标检测与跟踪技术具有广泛的应用前景。

目前，红外目标检测与跟踪技术已经取得了一定的研究成果，如基于深度学习的目标检测算法、基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法等。

但是，在复杂背景下，红外目标检测与跟踪仍然存在许多挑战和问题，如目标遮挡、背景复杂、目标形态变化等问题。

因此，进一步研究并改进红外目标检测和跟踪算法，提高其在复杂背景下的准确性和鲁棒性，在军事、安防、航天等领域具有重要的技术创新和应用价值。

二、研究内容和方法（一）研究内容本文旨在研究复杂背景下红外目标检测与跟踪技术，主要包括以下内容：1.红外目标检测算法。

2.红外目标跟踪算法。

3.根据检测结果和跟踪结果进行目标识别。

4.算法性能评估。

（二）研究方法本文将采用以下研究方法：1.对红外图像进行预处理，如图像增强、噪声去除等操作。

2.采用深度学习方法进行目标检测和跟踪，如YOLOv3、Faster R-CNN等。

3.针对复杂背景下目标变形和遮挡等问题，采用形状匹配、相似度匹配、运动跟踪等方法进行跟踪。

4.针对跟踪过程中出现的漏检、误检等问题，采用卡尔曼滤波等方法进行目标状态预测和修正。

5.最后，根据性能评估指标对算法进行性能评估，并对算法进行改进和优化。

三、研究预期成果及意义（一）预期成果通过本次研究，预期实现以下成果：1.开发一种适用于复杂背景下的红外目标检测和跟踪算法。

2.对算法进行优化和改进，提高其准确性和鲁棒性。

3.经过实验测试，验证算法在复杂背景下的检测和跟踪效果。

（二）意义随着国防、安保、航天等领域的不断发展，红外目标检测和跟踪技术越来越重要。

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复杂背景下红外图像配准及动目标检测方法研究 At last, several desires to the further research are pointed out based on that research. Keyword：Infrared image Image registration Moving target detection Movement compensation
Abstract
Abstract
In recent years, surveillance system is widely used in the field of traffic control, intelligent weapons, and so on. As the chief part of digital image processing, the technology of moving target detection and tracking become the important part of surveillance. In this paper, the research background and the present condition in infrared surveillance system as the special one is introduced. In the meanwhile, the system structure and research algorithm is analyzed. Some problems in the practical use are discussed and studied too. The difference of the study algorithms between infrared images and visual images depends on their characters. The features of visual image, infrared image and their noise are discussed first. The distinction with them is analyzed. By using several existing denoising algorithms to the two type of image to filter and enhance them and comparing the simulation experiment results of all the algorithms mentioned, the chief characters and the application fields of them are induced. A lot of research on surveillance system has been done in past years. Most of the discussions focus on the situation whether the video camera in the indoors scene or in the static status. Some common approaches in the field of image registration and movement compensation including the algorithms based on phase correlation, block matching, optic flow and a algorithm based on feature extraction are discussed following the analysis of infrared detector motion state and scene features. Several simulation experiment has been finished, and a improve algorithms based on the feature points extraction is proposed. Through preliminarily analyzed simulation experiment to the improve algorithm, the algorithm feasibility is proved. The technology of moving target detection and tracking is discussed and analyzed delicately as the chief technology of surveillance system especially moving target detection. The algorithm structure, implement procedure and application field etc of the temporal difference algorithms including the adjacent frame difference mean algorithm and three frame difference algorithm and the background statistics modeling algorithms including background subtraction and Gaussian Mixture Model are particularly discussed in this paper. The advantages and disadvantages are pointed according to the simulation experiment results of several algorithms. Some classical tracking algorithms are introduced tersely.
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The Study of Image Registration and Moving Target Detection Based on Infrared Image in Complex Scene
专业名称：模式识别与智能系统作者姓名：陈宏涛指导老师：赵亦工
摘要
摘要
近年来监控系统被广泛应用于交通管制、智能武器等方面，运动目标检测与跟踪技术作为数字图像处理的核心技术，也成为监控系统的重要组成部分。本文针对监控系统特别是红外监控系统的研究背景、发展现状、系统组成及研究方法进行了介绍和分析，对在实际应用中遇到的一些问题进行了讨论和研究。红外图像成像特点决定了其处理方法较可见光图像有所不同，本文首先从研究可见光图像及红外图像性质及其噪声特点开始，分析了两者间的差异，并利用已有的图像滤波方法对初始获得的红外图像进行去噪、增强处理，通过对各种不同的滤波方法仿真实验结果的比较，归纳出各种方法的主要特点和应用场合。对监控系统的分析和研究已经历了很长一段时间，但对其的研究多数局限于室内场景或探测器处于静止状态的情况。本文通过对红外探测器运动状态及图像场景特征的分析，针对图像配准及运动补偿技术中的相位相关法、块匹配法、光流法及一种基于特征点提取的配准方法进行了讨论和部分仿真实验，并对其中基于特征点提取方法的图像配准技术进行了改进，根据对改进方法的仿真结果的初步分析，确定了其总体思路的可行性。运动目标检测与跟踪技术特别是运动目标检测技术被作为监控系统最为核心的技术进行了细致的讨论与分析。文中分别针对瞬时差分法中的相邻帧差分累加平均法、三帧差分法和背景建模中的背景减除法、基于高斯分布的统计建模方法的算法依据、实现步骤、适用场合等方面进行了细致阐述，并结合多组仿真实验结果比较了几种方法的优、缺点。跟踪技术方面，本文给出了几种经典方法的简要介绍。文章结尾部分，根据上述的分析和研究，提出了对今后工作的几点希望。关键字：红外图像图像配准运动补偿运动目标检测
作者姓名学科门类提交论文日期
陈宏涛工学
指导教师姓名、职务学科、专业
赵亦工教授
模式识别与智能系统
二○○七年一月
创新性声明
本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：日期
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第一章绪论.......................................................... 1 1.1 研究背景 ..................................................................................................................... 1 1.2 国内外研究现状 ............................................................................