红外热成像技术管理论文.doc

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1、红外热成像技术管理论文摘要：介绍一种优化的快速模板的匹配算法，可实现目标实时提取、识别和跟踪，并成功应用于红外热成像跟踪技术的研究，解决了复杂背景条件下目标跟踪稳定度差的技术难点。该算法用VisualC++编写，可方便地移植到其它操作平台或嵌入式系统。关键词：模板匹配粗匹配精匹配乱序匹配VisualC++红外热成像跟踪技术是一种被动式目标检测、跟踪技术，用于对红外视频信号进行目标检测、提取和跟踪。对比度特征鉴别是比较常用的目标提取方法。它无法记忆、识别目标形态特征，在复杂背景下提取效果、跟踪稳定性较差。而模板匹配算法以目标特征数据为模板，在搜索区域里寻找匹配点，即以目标形态特片为判据实现目

2、标检索和跟踪。即便在复杂背景状态下，跟踪灵敏度和稳定度都极高，非常适用于复杂背景下的目标跟踪。模板匹配算法由于计算量庞大，应用成本较高。经过多方优化、简化后，可用工控机实现实时模板匹配处理。在没有增加成本、耽误工程进度的前提下，增强了复杂背景下的跟踪灵敏度和稳定度，提高了产品的综合竞争能力。为模板匹配算法的低成本应用开壁了一条新路。本文介绍的模板匹配算法在Windows2000下用VisualC++编制，可方便地移植到多种操作平台。1模板匹配原理模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。把不同传感器或一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据已知模

3、式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法就叫做模板匹配。假设要在搜索区域中寻找与模板图像相关程度最大的位置，可以通过模板匹配来计算两者的相关程度。图1是模板匹配算法的示意图。假设模板（b）叠放在搜索图(a)上平移，模板覆盖下的部分记作子图Si,j，其中i,j是这块子图的左上角像点在S图中的坐标。从图1中可得出i,j的取值范围：1≤i≤K-M+1、1≤j≤L-N+1。6学海无涯衡量模板T和子图Si,j的匹配程度，可用下列两种测度：或者展开前一个式子，有：（3）式右边的第三项表示模板的总能量，是一个常数，与(i,j)无关。第一项是模板覆盖下那块子图像的能量，它随(i,j)位置而缓慢改变。第二项是子

4、图像和模板的互相关函数，随（i,j）变化而迅速改变。模板T和子图Si,j匹配时这一项的值最大，因此可用下列相关函数来反应匹配程度：或者归一化为：公式（5）2建立数学模型2.1计算公式模板匹配算法计算模板和匹配区域的相似程度，以最相似位置为匹配点。由于模板需要在匹配区域上逐次匹配，运算量很大。所以选择匹配公式对整个匹配的效率有极大的影响。工控机的数据处理能力有限，需要针对红外热成像跟踪技术的特点来简化数学模型，选定计算量最小的计算公式。目标跟踪算法用来确定目标位置，可以用匹配误差的相对大小作为目标判别的依据，误差最小的位置就是目标位置，需要考虑绝对相似程度。公式（1）～（5）都能够真实反应模

5、板的相对匹配程度，选择计算量最小、效率最高的公式（1）作为原始数学模型。匹配点位置算法完成整个匹配区域内的小匹配误差点检索，表示为公式（6）：变量K、L为匹配区域尺寸；M、N为模板尺寸。2.2模板尺寸模板尺寸对系统性能和计算量的影响不容小觑。模板过大导致动态特性变差；过小又会减少目标的特征数据量，降低匹配的敏感程度，增大目标检测难度。实际操作中，模板尺寸设置为32×16时的效果非常理想。2.3匹配区域6学海无涯不同的应用环境下，对匹配区域和实时性要求也不尽相同。光电探测设备需要在视频图像采集周期内(20ms)完成数据实时处理。由于目标在两场视频图像之间的移动量较小、特征变化不大，匹配区域可

6、以大大缩小。匹配区域太小会导致目标动态特性变差，过大又会导致计算量大幅度增加，具体选择需要权衡设备参数来决定。由于CCIR制式视频信号是隔行扫描，系统出于实时性考虑，数据以场为单位处理，导致图像比例为2:1状态。为了保持水平、垂直方向的动态特性一致，图像匹配区域也按2:1比例选择。在满足实时性要求的情况下，选择相对较大的匹配范围，可提高设备的动态特性，从表1实测数据可以看出，选择匹配区域100×50点、模板32×16点时，动态范围为69×35，时间消耗为13ms。光电探测设备系统目标动态特性要求处理区域不小于40×20点。可见以上选择可以很好地满足动态特性和实时性要求。表1匹配区域与完全优

7、化处理时间对比表匹配区域256×128200×100150×75100×5070×35直接处理时间（ms）320177883013优化处理时间（ms）907255135*数据测试平台为：PIII933CPU、256MB内存、Win2000操作系统**数据是在加入算法优化、模板尺寸为32×16的情况下获取的。3数学模型优化方法数学模型结合选择的模板和搜索区域大小，可以知道模板最佳匹配点计算公式如下：由公式（7）可以看出，程