基于紅外掃描圖像的運動目標(biāo)識別及跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、隨著紅外技術(shù)、激光技術(shù)以及毫米波技術(shù)的發(fā)展，其相關(guān)自動目標(biāo)識別技術(shù)的研究越來越多。紅外設(shè)備的隱蔽性好，抗干擾能力強，作用距離遠，搜索速率快，無鏡面回波，可晝夜工作，這些特點使其越來越多的在軍事或民用領(lǐng)域中使用。
　　 紅外圖像目標(biāo)識別跟蹤系統(tǒng)由光學(xué)接收系統(tǒng)、紅外探測器、前放和視放電路、掃描變換器、圖像信號處理器等主要部分組成，系統(tǒng)的核心部分是圖像處理器，圖像處理器主要包括圖像預(yù)處理，目標(biāo)探測和識別，跟蹤等模塊，用來處理圖像信號。

2、
　　 本文旨在實現(xiàn)基于紅外掃描圖像的運動物體自動識別跟蹤系統(tǒng)，即實現(xiàn)紅外目標(biāo)識別跟蹤系統(tǒng)的圖像處理器功能。主要研究的內(nèi)容有：
　　 首先，圖像預(yù)處理。對采集到的紅外圖像進行圖像濾波、灰度變換、圖像增強等算法，減少圖像中的噪聲和雜波，來提高圖像信噪比，突出目標(biāo)，抑制背景等，為后續(xù)工作做準(zhǔn)備。本文通過對常用圖像預(yù)處理方法包括空間域濾波方法，頻率域濾波方法的分析比較，針對實際情況進行算法的改進，選擇了Butterworth濾

3、波和中值濾波結(jié)合的方法對圖像進行預(yù)處理。
　　 其次，目標(biāo)識別的實現(xiàn)。通過選取合適的圖像分割算法對目標(biāo)進行分割，提取目標(biāo)物體的特征向量，包括其矩形度、區(qū)域矩、歸一化轉(zhuǎn)動慣量等，進行進一步目標(biāo)確認，提高目標(biāo)識別率。文章中主要經(jīng)過三種圖像分割算法(背景差分法、基于目標(biāo)局部能量分割算法、最大類間方差算法)結(jié)合本系統(tǒng)實際情況進行分析比較，選擇了基于局部能量的分割算法來實現(xiàn)圖像背景的分割，并得到了較好的效果。
　　 最后，目標(biāo)跟蹤