紅外圖像序列中目標跟蹤與目標輪廓提取技術(shù)研究

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1、中圖分類號:TP391.4論文編號:102870316-SZ086學(xué)科分類號:085210碩士學(xué)位論文紅外圖像序列中目標跟蹤與目標輪廓提取技術(shù)研究研究生姓名琚映云專業(yè)類別工程碩士專業(yè)領(lǐng)域控制工程指導(dǎo)教師周鑫副教授南京航空航天大學(xué)研究生院自動化學(xué)院二О一六年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringResearchonTargetTrackingandTargetContou

2、rExtractioninInfraredImageSequenceAThesisinControlEngineeringbyJuYingyunAdvisedbyAssociateProf.ZhouXinSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2016承諾書本人聲明所呈交的碩士學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特別加以標注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已

3、經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果,也不包含為獲得南京航空航天大學(xué)或其他教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。本人授權(quán)南京航空航天大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索,可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本承諾書)作者簽名:日期:2016-3-25南京航空航天大學(xué)全日制專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文摘要紅外成像技術(shù)目前已廣泛地應(yīng)用于軍事、醫(yī)學(xué)、交通、監(jiān)控等領(lǐng)域。紅外圖像目標的在線跟蹤以及目標輪廓信息的獲取已經(jīng)成為紅外領(lǐng)域中的一個研究重點。本文針對紅外圖像的特點,對基于TLD

4、(Tracking-Learning-Detection)算法的紅外圖像目標跟蹤技術(shù)以及基于活動輪廓模型的紅外圖像目標輪廓提取技術(shù)展開深入研究。本文首先從紅外圖像的成像機理出發(fā)分析圖像特征,分析了紅外圖像數(shù)據(jù)的直方圖模型和統(tǒng)計分布模型。在此基礎(chǔ)上提出了一種混合圖像增強算法,成功改善了紅外圖像對比度低、邊緣模糊的缺陷,提升了紅外圖像的質(zhì)量。其次,研究分析TLD目標跟蹤方法的原理及流程,針對紅外場景下的目標跟蹤問題提出了一種基于尺度自適應(yīng)Meanshift算法和Kalman濾波的改進TLD目標跟蹤方法。實驗結(jié)果表明該方法

5、提高了原始TLD算法對于紅外目標的跟蹤精度和運行速度。再次,分析了常用活動輪廓應(yīng)用于紅外圖像目標輪廓提取的效果,針對其不足提出了基于距離加權(quán)勢能活動輪廓模型和最小方差活動模型。這兩種方法具有對初始輪廓不敏感、抗噪性強及運算效率高等優(yōu)點。最后,結(jié)合本文所提出的混合圖像增強算法、改進TLD目標跟蹤算法及活動輪廓提取算法,綜合設(shè)計了一個紅外圖像序列目標跟蹤及輪廓提取軟件系統(tǒng),并在實際場景下對該系統(tǒng)進行了驗證。關(guān)鍵詞:紅外圖像序列,統(tǒng)計模型,圖像增強,TLD,活動輪廓模型I紅外圖像序列中目標跟蹤與目標活動輪廓提取技術(shù)研究AB

6、STRACTInfraredimagingtechnologyhasbeenwidelyusedinmilitary,medical,transportation,monitoringandotherfields.Onlinetrackinginfraredimagetargetandlocatingtargetcontourbecomesoneofthehotresearchtopicsintheresearchfieldofinfraredimagetechnology.Accordingtothecharact

7、eristicsofinfraredimages,thisthesisisaccomplishedbystudyingtheinfraredimagetargettrackingtechnologybasedonTLD(Tracking-Learning-Detection)algorithmandinfraredimagetargetcontourextractiontechnologybasedonactivecontourmodel.Firstly,thecharacteristicsofinfraredima

8、gesisanalysedaccordingtotheimagingmechanism,andthehistogrammodelandstatisticaldistributionmodelofinfraredimagedataarestudied.Basedonthat,ahybridimageenhancementalgorithmispr

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