紅外熱圖像識別技術(shù)的研究與應(yīng)用.pdf

1、本文對紅外圖像的目標(biāo)檢測、識別以及跟蹤等處理技術(shù)進(jìn)行了相關(guān)的研究，并設(shè)計了無線圖像傳輸系統(tǒng)的總體方案。
　　紅外圖像的預(yù)處理，是對紅外圖像進(jìn)行處理的第一步。本文從紅外圖像的成像原理到一般的預(yù)處理算法，首先進(jìn)行了介紹。然后引入數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算子，驗證了Top-hat變換的處理效果。接著介紹了空域自適應(yīng)濾波理論，研究分析了自適應(yīng)分段線性變換算法，并進(jìn)行了實驗分析。
　　對紅外圖像進(jìn)行了相應(yīng)的預(yù)處理之后，背景與目標(biāo)的對比度得到加強，接

2、下來就是對圖像目標(biāo)的檢測識別。本文首先介紹了傳統(tǒng)的圖像分割方法，然后研究了一種基于博弈論的退火算法，用于圖像的目標(biāo)分割。接著，本文利用矩函數(shù)的特征，對退火處理后的圖像進(jìn)行逐步匹配識別。這里，將逐步匹配算法與退火算法相結(jié)合，實驗表明，這種改進(jìn)算法能夠得到很好的識別效果。
　　對紅外圖像的目標(biāo)跟蹤一直是紅外圖像處理中的難點。本文在介紹了常用的波門跟蹤法和相關(guān)跟蹤法之后，著重研究了基于粒子濾波的跟蹤算法，利用粒子和采樣的思想對紅外目標(biāo)實

3、施跟蹤，能夠得到較好的效果。針對快速移動目標(biāo)的跟蹤問題，本文分析研究了一種改進(jìn)算法，即基于粒子群優(yōu)化的輔助粒子濾波算法，實驗表明，改進(jìn)算法能夠利用較少的粒子實現(xiàn)較準(zhǔn)確的跟蹤。
　　本文在最后對無線圖像傳輸系統(tǒng)進(jìn)行了總體方案的設(shè)計。主要包括系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)分析、總體方案論證、各模塊方案設(shè)計、相關(guān)硬件處理芯片的選擇和具體軟件工作流程的設(shè)計等。
　　本文對紅外圖像的目標(biāo)檢測、識別和跟蹤等處理算法進(jìn)行了深入研究，提供了在較為復(fù)雜的背景