基于紅外圖像的場(chǎng)面目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、隨著民航業(yè)的高速發(fā)展,機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面運(yùn)行環(huán)境日益復(fù)雜,安全運(yùn)行壓力與日俱增,而現(xiàn)有的監(jiān)視系統(tǒng)在夜視、霧天等條件下的監(jiān)視可靠性將會(huì)下降。本論文針對(duì)低能見度條件下的場(chǎng)面監(jiān)視問(wèn)題,研究基于紅外圖像的目標(biāo)跟蹤算法,旨在為全天時(shí)、全天候條件下的機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面監(jiān)視系統(tǒng)的構(gòu)建和智能交通的實(shí)現(xiàn)提供思路和參考。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　對(duì)紅外圖像的成像原理以及圖像特性進(jìn)行了分析,針對(duì)紅外圖像固有噪聲和灰度分布非均勻性問(wèn)題,利用引導(dǎo)濾波進(jìn)行預(yù)處理。對(duì)多種預(yù)處理

2、算法的對(duì)比分析表明,引導(dǎo)濾波能夠在有效濾除噪聲、改善灰度分布非均勻性的同時(shí)完整保存目標(biāo)輪廓細(xì)節(jié)和場(chǎng)景中的強(qiáng)邊緣,且處理速度很快,是一種有效的紅外圖像預(yù)處理算法。
　　實(shí)現(xiàn)了一種視覺跟蹤領(lǐng)域常用的 Mean-Shift算法。以顏色直方圖對(duì)目標(biāo)進(jìn)行建模,以Bhattacharyya系數(shù)進(jìn)行模式匹配度量,迭代計(jì)算跟蹤中心的最優(yōu)位置,然后以顏色模型中子模型的貢獻(xiàn)度為基礎(chǔ)進(jìn)行選擇性更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在目標(biāo)尺度變化、遮擋等復(fù)雜情況下Mean-

3、Shift算法的定位準(zhǔn)確性會(huì)下降,出現(xiàn)漂移現(xiàn)象。
　　針對(duì)現(xiàn)有算法目標(biāo)表征不準(zhǔn)確帶來(lái)的模型失真和跟蹤漂移問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)了一種基于摳像技術(shù)的紅外圖像目標(biāo)跟蹤算法。首先手動(dòng)獲取目標(biāo)準(zhǔn)確區(qū)域,自動(dòng)生成局部摳像框,采集目標(biāo)、背景的代表顏色集合;基于顏色集合自動(dòng)生成摳像所需的約束草圖,完成對(duì)目標(biāo)區(qū)域的摳像;最后對(duì)摳像產(chǎn)生的前景映射圖進(jìn)行邊緣檢測(cè)即可獲取目標(biāo)輪廓,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的準(zhǔn)確定位和模型的高質(zhì)量更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,摳像跟蹤算法充分利用了紅外目標(biāo)的