基于LabVIEW平臺(tái)的紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)和圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，紅外圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于導(dǎo)航跟蹤、人工智能和自動(dòng)控制等領(lǐng)域。紅外圖像中目標(biāo)的檢測(cè)技術(shù)與識(shí)別技術(shù)是增加制導(dǎo)武器系統(tǒng)作用距離，加強(qiáng)系統(tǒng)防御能力的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文研究了在LabVIEW開(kāi)發(fā)環(huán)境下的紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，主要包括圖像采集、圖像預(yù)處理、圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)。
　　本文首先研究了目前常用的圖像分割算法，包括幾種傳統(tǒng)的閾值分割法和區(qū)域生長(zhǎng)法，詳細(xì)分析了每種算法的原理并對(duì)其進(jìn)行了仿真

2、實(shí)驗(yàn)。針對(duì)紅外圖像的特點(diǎn)和分割算法的局限性，本文采用了基于Otsu算法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的紅外圖像分割方法。該算法能較好的保留圖像目標(biāo)的信息，填補(bǔ)圖像分割中出現(xiàn)的空洞，大大改善了圖像目標(biāo)的分割效果。
　　其次，對(duì)于紅外圖像目標(biāo)的檢測(cè)，在介紹幾種經(jīng)典目標(biāo)檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，使用了一種基于幀間差分法和背景差分法的紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)方法。該方法適用于靜止背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，并且運(yùn)算速度快，實(shí)時(shí)性好。針對(duì)本系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，本文采用了基于邊緣特征的