基于無(wú)源毫米波圖像序列的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究.pdf

1、無(wú)源毫米波成像是通過探測(cè)自然場(chǎng)景中不同物體間在毫米波段的電磁波能量差異來(lái)實(shí)現(xiàn)成像。該成像技術(shù)與可見光、微波、紅外等相比，在成像分辨率、抗干擾能力、全天時(shí)全天候工作、對(duì)紡織物的穿透性、對(duì)人體無(wú)輻射危害等方面的綜合性能具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)和一些不可替代性，是在軍民用領(lǐng)域均具有重要應(yīng)用前景的一項(xiàng)熱門前沿技術(shù)。
　　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是無(wú)源毫米波成像應(yīng)用中的一項(xiàng)重要技術(shù)，也是探檢系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)控的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。它的主要功能是檢測(cè)圖像序列中相對(duì)于整幅

2、場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)的物體，并進(jìn)行跟蹤，從而得到該物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
　　本論文依托具體的科研項(xiàng)目，對(duì)基于無(wú)源毫米波圖像序列運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)算法與跟蹤算法開展了如下研究工作：
　　1.針對(duì)場(chǎng)景移動(dòng)時(shí)采用直接幀間差分法來(lái)檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)會(huì)失敗的問題，引入了基于互信息量的配準(zhǔn)算法來(lái)對(duì)背景進(jìn)行配準(zhǔn)，并采用了幀間差分相乘法來(lái)檢測(cè)目標(biāo)。該算法配準(zhǔn)精度高、差分圖像中殘留噪聲少，因此檢測(cè)效果更好。
　　2.針對(duì)場(chǎng)景的多模態(tài)問題，研究了基于混合高斯建模法

3、的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，以多個(gè)高斯分布來(lái)對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行建模并實(shí)時(shí)更新。該算法可以對(duì)多模態(tài)和緩慢變化的場(chǎng)景進(jìn)行建模，建模得到的背景圖像更加接近真實(shí)場(chǎng)景。
　　3.針對(duì)基于混合高斯建模法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法收斂速度慢的問題，提出了改進(jìn)的混合高斯建模法。該算法在前N幀圖像數(shù)據(jù)中剔除噪聲和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)像素值，然后直接統(tǒng)計(jì)均值方差，得到初始化參數(shù)，可以更快地得到穩(wěn)定準(zhǔn)確的背景圖像。
　　4.采用卡爾曼濾波法來(lái)對(duì)檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，提出了