红外图像序列中目标跟踪与目标轮廓提取技术研究

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1、中图分类号：TP391.4论文编号：102870316-SZ086学科分类号：085210硕士学位论文红外图像序列中目标跟踪与目标轮廓提取技术研究研究生姓名琚映云专业类别工程硕士专业领域控制工程指导教师周鑫副教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一六年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringResearchonTargetTrackingandTargetContou

2、rExtractioninInfraredImageSequenceAThesisinControlEngineeringbyJuYingyunAdvisedbyAssociateProf.ZhouXinSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2016承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。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

3、经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：2016-3-25南京航空航天大学全日制专业学位硕士学位论文摘要红外成像技术目前已广泛地应用于军事、医学、交通、监控等领域。红外图像目标的在线跟踪以及目标轮廓信息的获取已经成为红外领域中的一个研究重点。本文针对红外图像的特点，对基于TLD

4、(Tracking-Learning-Detection)算法的红外图像目标跟踪技术以及基于活动轮廓模型的红外图像目标轮廓提取技术展开深入研究。本文首先从红外图像的成像机理出发分析图像特征，分析了红外图像数据的直方图模型和统计分布模型。在此基础上提出了一种混合图像增强算法，成功改善了红外图像对比度低、边缘模糊的缺陷，提升了红外图像的质量。其次，研究分析TLD目标跟踪方法的原理及流程，针对红外场景下的目标跟踪问题提出了一种基于尺度自适应Meanshift算法和Kalman滤波的改进TLD目标跟踪方法。实验结果表明该方法

5、提高了原始TLD算法对于红外目标的跟踪精度和运行速度。再次，分析了常用活动轮廓应用于红外图像目标轮廓提取的效果，针对其不足提出了基于距离加权势能活动轮廓模型和最小方差活动模型。这两种方法具有对初始轮廓不敏感、抗噪性强及运算效率高等优点。最后，结合本文所提出的混合图像增强算法、改进TLD目标跟踪算法及活动轮廓提取算法，综合设计了一个红外图像序列目标跟踪及轮廓提取软件系统，并在实际场景下对该系统进行了验证。关键词：红外图像序列，统计模型，图像增强，TLD，活动轮廓模型I红外图像序列中目标跟踪与目标活动轮廓提取技术研究AB

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

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

8、gesisanalysedaccordingtotheimagingmechanism,andthehistogrammodelandstatisticaldistributionmodelofinfraredimagedataarestudied.Basedonthat,ahybridimageenhancementalgorithmispr