基于紅外圖像的道路識(shí)別與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤.pdf

1、本文以紅外圖像為研究對(duì)象，主要對(duì)紅外圖像中的道路識(shí)別和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中的一些核心技術(shù)進(jìn)行了研究和改進(jìn)，并取得了一定的成果。 針對(duì)非結(jié)構(gòu)化道路，本文提出了基于分水嶺變換的道路區(qū)域分割方法。首先在分析經(jīng)典分水嶺變換算法的基礎(chǔ)上，提出了一種新的基于擴(kuò)展鏈碼的快速分水嶺變換算法，使得分水嶺變換更利于實(shí)時(shí)應(yīng)用；然后通過(guò)對(duì)過(guò)度分割產(chǎn)生原因的分析， 提出了新的基于區(qū)域灰度和位置約束的過(guò)度分割解決方法，并在道路區(qū)域分割應(yīng)用中取得了良好

2、效果。針對(duì)結(jié)構(gòu)化道路，本文提出了基于折線模型的道路邊界識(shí)別方法。首先在分析現(xiàn)有直線檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上，提出了新的基于鏈碼的直線檢測(cè)算法；然后結(jié)合圖像處理中的關(guān)系穩(wěn)定性規(guī)則，給出了一種新的基于灰度的道路輪廓累積圖像生成方法；同時(shí)給出了基于多尺度形態(tài)學(xué)梯度的道路邊界提取方法；最后，通過(guò)上述基于灰度和梯度兩種邊緣提取結(jié)果相互驗(yàn)證，給出了基于折線模型的道路邊界描述。 針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中的若干難點(diǎn)問(wèn)題，本文給出了幾個(gè)實(shí)用的方法。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有背

3、景參考圖像生成方法的分析，提出了基于穩(wěn)態(tài)/非穩(wěn)態(tài)多高斯分布的背景參考圖像生成方法。由于紅外圖像中目標(biāo)與周?chē)h(huán)境不存在顯著的灰度差異，也沒(méi)有顯著的目標(biāo)特征，本文采用了先跟蹤后檢測(cè)的策略，在得到運(yùn)動(dòng)區(qū)域穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)特征后，再對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行確認(rèn)。針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景中經(jīng)常發(fā)生多目標(biāo)合并、分裂現(xiàn)象，本文提出了基于目標(biāo)相似性的多目標(biāo)合并、分裂處理方法，能夠有效解決目標(biāo)丟失問(wèn)題，使得檢測(cè)跟蹤結(jié)果更有意義。 最后本文給出了基于紅外圖像的道路識(shí)別系統(tǒng)和運(yùn)