運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測算法研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測是智能監(jiān)控系統(tǒng)以及現(xiàn)代戰(zhàn)爭中的核心技術(shù)之一，也是圖像處理中的一個(gè)重要領(lǐng)域，盡快的發(fā)現(xiàn)目標(biāo)是保證后續(xù)任務(wù)順利進(jìn)行的關(guān)鍵。
　　由于小目標(biāo)面積小，灰度、形狀等信息不明顯，傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測方法并不能很好地對其進(jìn)行檢測，往往造成檢測輪廓不完整、細(xì)節(jié)缺失等問題。針對上述問題，本文主要對可見光運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)與紅外運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測進(jìn)行研究。
　　針對可見光運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)背景模型檢測方法的缺點(diǎn)，提出一種基于三幀差分法和改進(jìn)Canny算子的邊

2、緣檢測的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測算法。該算法首先計(jì)算相鄰幀圖像的三幀差分圖像，并對此三幀圖像進(jìn)行邊緣檢測與邊緣合并；然后在三幀差分圖像和合并邊緣的基礎(chǔ)上，進(jìn)行目標(biāo)輪廓搜索，獲取小目標(biāo)輪廓；最后對檢測結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，獲取可見光運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)。該算法對目標(biāo)的邊緣信息有很好地保持，檢測出了較完整的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)。
　　針對紅外運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測過程中C-V水平集方法演化速度慢的不足，提出一種基于水平集與目標(biāo)時(shí)空信息的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測算法。該算法先采用局部二