基于紅外圖像的人體目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)的研究.pdf

1、紅外圖像是熱成像，不受黑暗和煙霧雨雪等惡劣天氣的影響，能夠看到人眼中無法看到的目標(biāo)，具有全天候工作的特點，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于軍事偵察、監(jiān)控和制導(dǎo)等領(lǐng)域。此外，紅外圖像在民用領(lǐng)域也有著非常廣泛的應(yīng)用前景，如視頻監(jiān)控，輔助車輛駕駛等。由于人體目標(biāo)的活躍性和特殊性，對人體目標(biāo)的檢測與跟蹤有著很大的經(jīng)濟(jì)價值和軍事價值，所以開展基于紅外圖像的人體目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究十分必要。
　　本文主要圍繞紅外人體目標(biāo)檢測和跟蹤兩方面展開研究。主要內(nèi)容包

2、括以下幾點：
　　1、對紅外圖像技術(shù)的成像原理進(jìn)行分析，介紹紅外人體目標(biāo)檢測與跟蹤的各個環(huán)節(jié)和常見方法。
　　2、在檢測時，由于紅外圖像本身的特點和人體衣服穿著材質(zhì)不同等原因，會造成人體目標(biāo)某些部位的灰度值小于背景的灰度值，分割時無法完整地將人體目標(biāo)分割出來，同時，紅外圖像的邊緣紋理特征弱，運用邊緣檢測算法會導(dǎo)致目標(biāo)破碎。運用傳統(tǒng)的張量投票算法對紅外人體破碎目標(biāo)進(jìn)行復(fù)原時，計算量大，運行時間長，不能滿足紅外行人檢測的實時性要

3、求。本文提出了改進(jìn)的張量投票算法。實驗仿真結(jié)果表明，改進(jìn)的張量投票算法在保證復(fù)原效果不變的同時，減少了計算量，縮短了運行時間。
　　3、在跟蹤時，由于人體目標(biāo)是非剛性物體，沒有固定形狀，運動隨機(jī)性太大，即使同一人體目標(biāo)在不同時刻下也可能呈現(xiàn)出不同的形狀。運用傳統(tǒng)的均值漂移算法對紅外人體目標(biāo)跟蹤時，由于該算法的跟蹤窗口尺寸大小固定且沒有更新過程，無法準(zhǔn)確跟蹤不斷變化的人體目標(biāo)。本文在此基礎(chǔ)之上，提出了改進(jìn)的均值漂移算法。通過將第一幀