基于紅外圖像的夜間行人檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、目前，夜間交通事故的頻繁發(fā)生，給人民的生命財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)很大的威脅。夜間光線較差導(dǎo)致的路況不清是造成車輛與行人發(fā)生碰撞從而引發(fā)交通事故的主要原因。由于紅外圖像是熱成像，可以透過(guò)黑暗和煙霧，在夜間、成像光線不足等情況下發(fā)現(xiàn)目標(biāo),不受強(qiáng)光、閃光的干擾，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離、全天候觀察。因此基于紅外圖像的夜間行人檢測(cè)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)在夜間或惡劣天氣條件下的行人檢測(cè)與識(shí)別，對(duì)于減少車禍的發(fā)生，保障行人的安全，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 本文以單幀紅外圖

2、像中的行人為研究對(duì)象，進(jìn)行了夜間行人檢測(cè)技術(shù)的研究。論文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾點(diǎn)：
　　 1、論文首先概述了紅外成像技術(shù)的原理，然后介紹了夜間行人檢測(cè)系統(tǒng)的構(gòu)成，以及各部分的原理及常用方法，并分析了目前行人檢測(cè)技術(shù)中存在的問題。
　　 2、研究了紅外行人圖像中常用的閾值分割算法，根據(jù)紅外圖像直方圖的分布特點(diǎn)，對(duì)直方圖進(jìn)行了多聚類分析，提出了改進(jìn)的K均值聚類中心分析法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)紅外圖像中人體目標(biāo)的自適應(yīng)分割。該方法計(jì)算代

3、價(jià)小、具有一定的實(shí)時(shí)性及較好的抗噪性和魯棒性。
　　 3、針對(duì)衣服厚薄及材質(zhì)等因素造成同一人體目標(biāo)各部分的亮度不統(tǒng)一，且部分身體成像的亮度比背景暗時(shí)，單獨(dú)采用閾值分割得到的目標(biāo)破碎的問題，論文結(jié)合閾值分割與Canny邊緣檢測(cè)處理的結(jié)果，提取候選人體目標(biāo)，并提出了采用張量投票算法對(duì)破碎目標(biāo)的斷裂邊界進(jìn)行插值，根據(jù)曲線顯著性值的大小和方向進(jìn)行邊緣連接的紅外圖像破碎目標(biāo)復(fù)原算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效地對(duì)紅外圖像中的破碎目標(biāo)進(jìn)行復(fù)