基于紅外圖像的鐵軌提取及運動目標(biāo)的檢測.pdf

1、發(fā)達的鐵路運輸一直以來被人們當(dāng)作是推動經(jīng)濟發(fā)展的重要因素。近年來，為了更好的推動我國的經(jīng)濟發(fā)展，列車行駛速度加快，行車密度加大已成為鐵路運輸必然的發(fā)展趨勢，但伴隨而來則是鐵路運輸中的安全問題。鐵路路外傷亡事故始終是我國鐵路運輸安全中的一個極大隱患，這對我國經(jīng)濟運輸命脈的快速發(fā)展造成一定影響，也對人民的生命安全造成一定威脅。因此，需要在列車行駛中對前方路況實時分析，鐵軌的實時提取及沿線運動目標(biāo)的檢測就顯得至關(guān)重要。
　　本文主要研究

2、分為兩部分，一部分為基于紅外圖像的鐵軌提取，另一部分為對鐵軌沿線的運動目標(biāo)如行人進行檢測。實驗中采用安裝在列車頭部的紅外熱像儀進行原始紅外圖像的采集，通過 OpenCV開源平臺來對視頻中的圖像序列幀進行相關(guān)的數(shù)字圖像處理。
　　基于圖像處理的鐵軌提取是監(jiān)測列車安全運行的基礎(chǔ)，因為它標(biāo)識著視頻中最重要的區(qū)域位置。本文首先對采集到的圖像進行預(yù)處理操作，通過灰度化，以降低圖像的數(shù)據(jù)量，提高圖像的處理速度。再進行中值濾波和直方圖均衡化處理

3、，降低圖像噪聲，增強圖像對比度。其次對圖像進行 Canny算子檢測邊緣，在此基礎(chǔ)上提出利用鏈碼相關(guān)方法來完成對圖像中邊緣線的識別和刪除，結(jié)合累計到的鏈碼值個數(shù)來判斷對應(yīng)線段的方向，從而進一步刪除圖中的一些干擾線段，最終通過線段的再連接完成對鐵軌輪廓的提取。
　　基于紅外圖像的運動目標(biāo)檢測主要目的是從采集的紅外圖像中將目標(biāo)大體輪廓從復(fù)雜的背景中檢測出來。本文研究的運動目標(biāo)檢測屬于動態(tài)背景下的運動目標(biāo)檢測，這是一類動態(tài)背景研究中最為復(fù)

4、雜、最為普遍存在的模式。但目前相關(guān)的研究還不多，理論尚未成熟，本文在研究過程中先后采用了兩種方法，一個是特征點匹配的方法來實現(xiàn)背景的運動估計，一個是針對運動目標(biāo)相對攝像頭的位移與動態(tài)背景相對攝像頭的位移不同，在此基礎(chǔ)上采用改進的塊匹配算法來進行運動目標(biāo)檢測，從而消除了背景移動的干擾，準(zhǔn)確檢測出運動的目標(biāo)。
　　在對采集到的視頻圖像進行了一定量的實驗基礎(chǔ)上，得出的實驗結(jié)論為，在現(xiàn)實的野外自然條件下能有效、快速地提取出圖像中有關(guān)鐵軌自