把前景目标和背景分割出来。文献[57】采用混合高斯模型模拟背景,该方法使用多峰分布,对光照的变化和背景混乱运动不敏感,并可以应用于背景变化较大的场合。文献[51]利用梯度信息和像素色彩相结合的自适应背景模型来解决影子问题以及不可靠色彩线索问题对于运动目标检测的影响。背景差分法的缺点是运用背景差分法会遇到背景的更新,背景的获取和背景的扰动等问题,不可直接运用,使用时需要对背景进行更新和预测。对于光流法哺引来说,运用光流法通常遇到计算量大,运算公式复杂,不适合用于实时性要求高的应用。帧间差法152。就是在图像序列中的相邻帧间采用时间差分的方法,通过一定的阈值把运动目标从背景图像序列中提取出来,它的原理是变化区域检测技术,即通过帧间变化区域与不变区域,将运动物体与静止背景分割出来。由于直接运用帧间差分法检测变化区域的方法对噪声较敏感,因此,文献[50]将形态运动关联算子应用于帧间差分法,同时根据图像序列的运动程度,选用多帧处理来获得运动目标,该算法具有一定的抗噪能力。1.3课题主要内容与成果本课题的主要研究内容是主动式红外成像系统以及其图像处理和分析方法。在课题研究过程中,我们开发了一款主动式红外成像系统,并以此系统为基础研究了其图像增强处理与运动目标检测方法。在开发主动式红外成像系统时,我们首先根据主动红外成像系统的工作原理以及其成像过程模型的分析,通过系统的参数计算及硬件选择,完成了系统的设计;然后编程实现了视频图像采集控制系统软件;最后利用构建的系统进行现场视频图像采集实验,并对实验结果进行了分析。有关这一部分工作的内容将在第二章介绍。为了解决现存的主动红外图像的缺陷,我们对图像增强技术进行了较为深入的研究。针对主动红外图像的特点、传统红外图像增强算法的限制以及Retinex理论和小波变换方法的优缺点,本文基于小波分析,结合双边滤波的Retinex算法和频域非线性外万方数据
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