紅外動態(tài)目標檢測算法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩67頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、紅外熱成像技術因其在雨,霧等惡劣氣候條件下具備全天候超視距的能力,目前已成為各國軍方和民間研究機構的研究熱點。
   將紅外熱成像技術與現(xiàn)代計算機的高速運算能力相結合,開發(fā)出基于紅外圖像的目標檢測算法,不僅能大大提高紅外熱成像器件的視頻輸出質量,方便人類理解和使用;同時為基于海、陸、空的各種交通工具開發(fā)的智能助航設備提供了解決辦法;并有利于增強各種武器的制導能力。
   針對這一需要,本文提出了一種基于紅外圖像的動態(tài)目標

2、檢測算法,該檢測算法包含三個步驟:基于小波理論的圖像去噪,基于分形理論的目標檢測,基于Otsu方法的圖像閾值分割。
   紅外熱像儀成像的分辨率不高且噪聲較為嚴重。小波變換的時-頻局部化特點和多尺度特性使其成為圖像去噪中比較常用的方法。因為閾值去噪的普適性及可操作性的優(yōu)點,選擇了小波閾值去噪的方法,并對閾值函數(shù)進行了改進。該去噪算法無論從峰值信噪比還是從視覺效果上都要好于普通的空間濾波及頻率濾波的方式,也優(yōu)于以往的小波閾值去噪方

3、法。
   分形算法是比較常用和實用的目標檢測算法,因為自然物體和人造物體的分形特征參數(shù)不同,通過計算紅外圖像的分形特征參數(shù),可以達到區(qū)分紅外目標和自然背景的效果。在紅外圖像中,多尺度分形參數(shù)具有比單一尺度更強的穩(wěn)定性和以及增強目標,抑制背景的能力,又由于毯覆蓋法易于進行多尺度的計算,本文提出了計算基于毯覆蓋法的新的多尺度D維面積K(即MMK)的目標檢測算法。然后依據(jù)在不同算法中背景的隨機性和目標的一致性特點,提出了將MMK和基

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論