復(fù)雜背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的協(xié)同檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、序列圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)重要的研究?jī)?nèi)容之一，在機(jī)器人視覺(jué)技術(shù)、智能監(jiān)測(cè)技術(shù)及自動(dòng)車(chē)輛輔助駕駛等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。 由于傳統(tǒng)的視頻檢測(cè)技術(shù)受到單源傳感器成像機(jī)理及光譜特性的束縛，已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足復(fù)雜的實(shí)際工作環(huán)境要求，基于多源視頻傳感器協(xié)同檢測(cè)技術(shù)便成為了當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。本論文在國(guó)防基礎(chǔ)研究“×××”的資助下，研究多源視頻傳感器協(xié)同檢測(cè)技術(shù)，主要工作有： 1．對(duì)單源傳感器目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)、多源傳感器融合檢測(cè)技術(shù)及

2、多源傳感器協(xié)同檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行比較與分析。對(duì)協(xié)同檢測(cè)技術(shù)應(yīng)滿(mǎn)足的要求予以描述，指出協(xié)同檢測(cè)技術(shù)應(yīng)同時(shí)滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性、同步性、交互性和魯棒性四個(gè)方面的要求。 2．在完成實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，針對(duì)紅外圖像與可見(jiàn)光圖像的配準(zhǔn)問(wèn)題，采用了一種粗匹配加精匹配的方法完成圖像配準(zhǔn)及目標(biāo)定位工作。通過(guò)粗匹配得到的特征點(diǎn)對(duì)估計(jì)圖像之間的變換參數(shù)，選擇適用情況最好的一組作為圖像之間的變換參數(shù)完成精匹配。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。 3．在序列圖像的預(yù)

3、處理方面，對(duì)空間濾波、時(shí)空濾波技術(shù)予以介紹。在單源傳感器目標(biāo)檢測(cè)方面，針對(duì)紅外圖像與可見(jiàn)光圖像，分別提出了一種快速自適應(yīng)閾值的多幀差分目標(biāo)檢測(cè)算法。多種自然復(fù)雜環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)表明，所提出的算法具有較高的實(shí)時(shí)性與魯棒性。 4.針對(duì)檢測(cè)結(jié)果的自動(dòng)評(píng)價(jià)問(wèn)題，提出了一種基于評(píng)價(jià)因子及灰色關(guān)聯(lián)分析的評(píng)價(jià)方法。首先建立評(píng)價(jià)因子的數(shù)學(xué)描述，獲得當(dāng)前檢測(cè)結(jié)果的多個(gè)定量的評(píng)價(jià)分量；然后通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同檢測(cè)結(jié)果定量、綜合的評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了