發(fā)布時(shí)間：2018-01-31 19:21

  本文關(guān)鍵詞： 紅外圖像 目標(biāo)檢測(cè) 三幀差 surendra 高斯建模 DSP　出處：《北京理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著紅外技術(shù)的發(fā)展,紅外探測(cè)器以其良好的抗干擾能力,可以全天候連續(xù)工作,出色的隱蔽性,適用范圍廣等優(yōu)點(diǎn),在軍事和民事領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。而紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是紅外技術(shù)的一個(gè)重要分支,為后續(xù)的目標(biāo)識(shí)別、跟蹤、分析等提供了必備的準(zhǔn)備,是一項(xiàng)有著重大研究意義的項(xiàng)目。本文首先對(duì)紅外圖像的特點(diǎn)、組成模型和處理過程進(jìn)行了介紹,并對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)常用的三種檢測(cè)算法,光流法,幀差法,背景差法進(jìn)行了詳細(xì)的討論和研究。通過分析我們了解到,幀差法動(dòng)態(tài)適應(yīng)性較強(qiáng),算法簡(jiǎn)單實(shí)用,但是目標(biāo)內(nèi)部容易產(chǎn)生空洞;一般的背景差法,可以比較完整的提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo),但是抗干擾能力差,而經(jīng)過合適的背景建模和更新則可以改善最終結(jié)果。本文主要從四部分,對(duì)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行了研究和論證,包括:(1)三幀差法,(2)surendra背景建模,(3)高斯背景建模,針對(duì)高斯背景建模在處理和背景接近物體時(shí)提取物體輪廓不清楚的特點(diǎn),在處理可見光視頻時(shí)將其有三幀差進(jìn)行結(jié)合,在處理紅外視頻時(shí)先將圖像進(jìn)行直方圖均衡化后再進(jìn)行高斯建模處理。(4)提出了可以減少運(yùn)算量的運(yùn)動(dòng)區(qū)域幀差或者運(yùn)動(dòng)區(qū)域背景差法的方法,并且對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域幀差法進(jìn)行了驗(yàn)證。以上算法在處理本課題中的紅外視頻和可見光視頻中,均表現(xiàn)了良好的效果。為了滿足本課題對(duì)實(shí)用性的要求,我們需要將算法移植到嵌入式平臺(tái)DSP中,以實(shí)現(xiàn)脫機(jī)處理。這里采用了兩塊開發(fā)板,ADI的Bf548以及TI的DM6437,主要分為視頻采集,視頻處理,結(jié)果顯示模塊。整個(gè)處理流程與軟件平臺(tái)的設(shè)計(jì)相一致,大體分為:灰度化,背景差法、閾值分割、跟蹤加框。為了更加明顯的將目標(biāo)表明出來,特意增加了跟蹤加框這一環(huán)節(jié)。最終成功實(shí)現(xiàn)了可見光和紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的檢測(cè)與跟蹤。
[Abstract]:With the development of infrared technology, infrared detector with its good anti-jamming ability, can work all day, excellent concealment, wide range of application and so on. Infrared moving target detection is an important branch of infrared technology, which provides necessary preparation for subsequent target recognition, tracking, analysis and so on. This paper first introduces the characteristics of infrared image, composition model and processing process, and three commonly used detection algorithms, optical flow method, frame difference method. The background difference method is discussed and studied in detail. Through analysis, we know that the frame difference method has strong dynamic adaptability and simple and practical algorithm, but it is easy to generate holes inside the target. The general background subtraction method can extract the moving target completely, but the anti-jamming ability is poor, and the final result can be improved by the appropriate background modeling and updating. This paper mainly from four parts. The algorithm of target detection is studied and proved, including: 1) 3 frame difference method and 2% surendra background modeling and 3) Gao Si background modeling. In view of Gao Si background modeling in the processing and the background close to the object the extract body contour is not clear, when processing the visible light video, it has three frames difference to carry on the union. In the processing of infrared video, the image is equalized by histogram and then modeled by Gao Si. (4) the method of frame difference in moving region or background difference in moving region which can reduce the computation is put forward. And the motion region frame difference method is verified. The above algorithm has shown good results in the processing of infrared video and visible light video. In order to meet the practical requirements of this subject. We need to transplant the algorithm to the embedded platform DSP in order to achieve offline processing. Here we adopt two development boards: Bf548 and TI DM6437 which are mainly divided into video capture. Video processing, result display module. The whole processing process is consistent with the software platform design, generally divided into: grayscale, background subtraction, threshold segmentation, tracking box. In order to show the target more clearly. Finally, the detection and tracking of visible and infrared moving targets are realized accurately and in real time.
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1479809