热红外与可见光视频融合运动目标检测

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1、CIassifiedIndex：TP391．41U．D．C：004．93SouthwestUniversityOfScienceandTechnoIogyMasterDegreeThesiSMovingTargetFusionofVisuaIDetectionbasedonandThermaIVidecGrade：2011Candidate：ZhangShengAcademiCDegreeAppIiedfor：MasterSpeciaIity：ComputerAppIiedTechnoIogySupervisor：YanYunYangApri3th。2014独创性声明本人声明所呈交的

2、论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：夏．日期：山I印。6．琴关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文的复印件，允许该论文被查阅和借阅；学校可以公布该论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签导师签名：

3、7去咩日期：?口f眵．f、弓西南科技大学硕士研究生学位论文第1页摘要为了充分利用彩色成像丰富的纹理细节，及热红外成像在夜视和不良天气条件下的稳定性，应用数据融合的理论和方法，综合热红外与可见光传感器的互补信息，进行图像目标检测。该方法能够在夜视或雨、雾、雪、烟尘等不利自然条件下，更快、更准确地探测目标，提高对隐藏、伪装目标的检测能力。本文详细介绍了热红外与可见光融合运动目标检测的发展现状与经典算法，实验对比了几种背景差分法在可见光与热红外视频图像下的检测效果：分析了热红外与可见光视频融合检测的结果。在摄像机固定情况下，本文进一步研究了利用红外与可见光传感器间的互补性，实现运动目标鲁棒

4、性检测的方法。提出了一种先检测后融合的运动目标检测算法，首先对可见光视频采用混合高斯建模方法检测运动目标，对热红外视频设计了基于背景差分和时问差分相结合的加权算法提取运动区域，然后对可见光与热红外视频中运动目标进行特征级融合。实验结果表明：该方法利用热红外与可见光图像的直观互补特征，在满足实时性要求的同时，可实现运动目标的精确、完整、鲁棒性检测。在混合高斯模型的基础上，提出了一种RGBT混合高斯运动目标检测算法。该方法将热红外图像作为第四个分量加入到传统的混合高斯模型中，降低了算法的误检率。同时，引入了阴影去除算法，减小因环境光照变化引起的阴影对算法的影响，增强了算法的鲁棒性。实验表

5、明，相比传统的混合高斯模型，该方法检测精度更高，目标更完整，同时也能较好地满足实时性的要求。关键词：运动目标检测视频监控热红外视频可见光视频数据融合西南科技大学硕士研究生学位论文第1I页AbStractInordertomakefulluseoftherichtexturedetailofCOlorimageandthestabilityofthermalinfraredimageinconditionsofnightoradverseweather，complementaryinformationisintegratedfordetectionoftargetimagewithin

6、fraredandvisiblelightsensorsbyapplicationofthetheoryandmethodofdatafusion．Thecomplementaryinformationusedtodetecttargetimageisinfavorofdetectthetargetmorequicklyandaccuratelyundernightvisionorotherunfavorableconditionssuchasrain，fog，snow，dust．Thecapabilityofdetectinghiddenordisguisedtargetsisim

7、proved．Thedevelopmentstatusandclassicalalgorithmofmovingtargetdetectionbyfusionofinfraredandvisiblelightareintroducedinthispaperfirstly．Thedetectionperformanceofsomebackgrounddifferenceiscomparedwiththevisibleandthermalinfraredvid