紅外弱小目標(biāo)檢測一直以來是軍事領(lǐng)域內(nèi)的研究熱門問題,它代表著一個(gè)國家的國防軍事力量,是紅外制導(dǎo)系統(tǒng)重要組成部分,也是建立一套高效、完整、綜合防御體系非常重要的基石,與此同時(shí)紅外弱小目標(biāo)的檢測在交通、醫(yī)療和安防監(jiān)控等領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值也是顯而易見的。但是紅外弱小目標(biāo)成像時(shí)輻射的能量弱、包含的信息少、成像的面積小,而且沒有明顯的形狀、紋理等特征,所以如何在復(fù)雜的背景環(huán)境下高效的檢測出紅外弱小運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)具有重要的軍事意義和理論意義。在深度學(xué)習(xí)沒有用到行為識(shí)別領(lǐng)域之前,密集軌跡算法是該領(lǐng)域里面的經(jīng)典算法之一。而軌跡作為一種局部特征能很好的表示視頻中的運(yùn)動(dòng)信息,本文研究的對象為紅外圖像中運(yùn)動(dòng)的弱小目標(biāo),所以本文首次提出將密集軌跡算法用于紅外弱小目標(biāo)的檢測中。本文提出了一種在連續(xù)軌跡上進(jìn)行紅外弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的算法,該方法的步驟主要包括:首先相對單幀圖像,視頻序列中包含更多的時(shí)域信息,為了充分利用時(shí)域的相關(guān)性,本文對連續(xù)的圖像序列進(jìn)行稠密光流計(jì)算,得到稠密采樣點(diǎn)的連續(xù)軌跡;接著對靜止場景而言,在同一時(shí)段內(nèi)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡的歐式距離要大于背景的運(yùn)動(dòng)軌跡的歐式距離,根據(jù)背景與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特性的不同對軌跡上的采樣... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

紅外探測器

溫度比絕對零度高的所有物體始終都會(huì)向外輻射紅外光。物體的輻射中，這就為檢測和識(shí)別出目標(biāo)提供了客觀的基礎(chǔ)。自從紅外光被于 1800 年發(fā)現(xiàn)后，紅外技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于國防、國民經(jīng)濟(jì)和科學(xué)研 所示的紅外探測器，由于其具有良好的隱蔽性，優(yōu)越的環(huán)境適應(yīng)性和同時(shí)因?yàn)槠潴w積小，重量輕，功耗低，在生活，醫(yī)療，軍事，工程等得到廣泛應(yīng)用【2-4】。日常生活方面，我們能很容易發(fā)現(xiàn)如下圖 1-2 所庭樓道的感應(yīng)照明燈，酒店、公共衛(wèi)生間的感應(yīng)龍頭等都是由紅外探文地理而言，紅外遙感是基于紅外線具有較強(qiáng)的云穿透能力，利用高測場景中遠(yuǎn)處物體輻射的紅外傳感器，基于衛(wèi)星的紅外遙感能夠用于監(jiān)測，自然災(zāi)害預(yù)警，資源勘探等。醫(yī)療方面，紅外檢測技術(shù)根據(jù)組的溫度差來識(shí)別正常組織和變異組織【5-7】。在軍事方面，軍事防御系檢測是紅外制導(dǎo)以及紅外搜索的關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)。紅外弱小目標(biāo)檢測算外制導(dǎo)和遠(yuǎn)程預(yù)警系統(tǒng)的基石，強(qiáng)大的紅外搜索系統(tǒng)要求及早發(fā)現(xiàn)入因此提高搜索系統(tǒng)在距離上的檢測要求是各個(gè)國家的軍事部門測量和，而紅外弱小目標(biāo)檢測的技術(shù)是長距離目標(biāo)檢測的關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)。

目標(biāo)相關(guān)檢測技術(shù)個(gè)有著很好的檢測性能的紅外弱小目標(biāo)檢測系統(tǒng)，那么對已方法的了解是必不可少的。當(dāng)充分了解到目前的紅外弱小目，才能根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選擇出合適的檢測方法運(yùn)用到實(shí)際中。的特征進(jìn)行了分析，其次介紹了近幾年幾種先進(jìn)的紅外弱實(shí)驗(yàn)理論支撐。目標(biāo)圖像的特征分析包含的組成成分有三個(gè)：目標(biāo)、背景和噪聲【39】，如圖 2-1。假設(shè)一張紅外圖像的灰度值為 f i ,j ，圖像中背景的灰度標(biāo)灰度值為 , tf i j ，噪聲的灰度值為 , nf i j ，則紅外圖像 , , , , b t nf i j f i j f i j f i j

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]紅外背景抑制與小目標(biāo)檢測算法[J]. 張世鋒,黃心漢,王敏.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2016(08)
[2]結(jié)合視覺特性與灰度拉伸的直方圖均衡化紅外圖像算法[J]. 萬智萍.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2016(03)
[3]基于視覺注意機(jī)制的紅外小目標(biāo)檢測算法[J]. 丁春云,王敏.  華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(S1)
[4]基于改進(jìn)ORB特征匹配的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測[J]. 劉威,趙文杰,李成,徐忠林,田鎧僑.  光電工程. 2015(10)
[5]動(dòng)態(tài)背景下基于ORB特征匹配的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法[J]. 薛麗霞,羅文浩,王佐成.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2015(10)
[6]基于形態(tài)學(xué)與遺傳粒子濾波器的紅外小目標(biāo)檢測與跟蹤算法[J]. 王玲玲,辛云宏.  光子學(xué)報(bào). 2013(07)
[7]基于運(yùn)動(dòng)方向估計(jì)的管道濾波算法[J]. 董維科,張建奇,劉德連,王曉蕊.  光子學(xué)報(bào). 2013(04)
[8]復(fù)雜背景下紅外弱小目標(biāo)圖像增強(qiáng)算法[J]. 戰(zhàn)杰.  四川兵工學(xué)報(bào). 2011(08)
[9]基于改進(jìn)粒子濾波算法的紅外小目標(biāo)檢測跟蹤[J]. 王繼平,孫華燕,章喜.  紅外技術(shù). 2011(05)
[10]基于改進(jìn)粒子濾波的空間紅外小目標(biāo)跟蹤方法[J]. 項(xiàng)學(xué)智,彭宇,韓志英,席志紅.  電子測量與儀器學(xué)報(bào). 2010(11)

博士論文
[1]復(fù)雜環(huán)境下紅外小目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究[D]. 趙坤.哈爾濱工程大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于稠密光流軌跡的人體行為識(shí)別研究[D]. 黃中杰.東北大學(xué) 2014
[2]紅外小目標(biāo)圖像預(yù)處理與檢測算法研究[D]. 趙征.西安電子科技大學(xué) 2014
[3]基于多級假設(shè)的紅外小目標(biāo)檢測算法[D]. 張紅.中國科學(xué)院研究生院（西安光學(xué)精密機(jī)械研究所） 2006



本文編號：3453800