序列图像中运动点目标检测方法的研究

【摘要】：图像序列中运动点目标的检测一直是目标检测与识别领域中的重点和难点。因为目标成像面积小只占一个像素,信噪比低,基本上被噪声所淹没,所以给检测带来了极大的困难。 由于目前大部分的检测算法都是针对红外图像的,因此本文的主要目的是寻找一种既适用于红外图像又适用于普通可见光图像的运动点目标的检测算法。 图像序列中运动点目标的检测一般可分为三个阶段,依次为背景抑制、目标分割和目标检测。其中,背景抑制是整个算法的关键步骤,也是本文的研究重点。本文在分析研究了各阶段的常用算法之后,提出了一种新的序列图像中运动点目标的检测方法。在背景抑制阶段,通过研究高通滤波与数学形态学滤波的基本原理,总结出了两者各自的优缺点,在此基础上提出了高通滤波与形态学滤波相结合背景抑制法,并将该方法与高通滤波法和形态学滤波法作了详细的性能比较,比较结果证明了该方法的优越性。目标分割阶段,在分析了现有分割算法的基础上,提出了基于检测前跟踪(Track Before Detect—TBD)思想的相邻三帧目标分割法。目标检测阶段,在总结了原有算法的不足和目标检测算法的发展方向之后,根据目标分割阶段所采用的方法,文章选择了基于轨迹能量累积的目标检测方法。 最后,本文利用Matlab对新的检测算法进行了仿真并做出了性能分析。大量的仿真结果和实验数据证明了本文所提新算法的有效性,该方法具有一定的应用价值。