紅外視頻運(yùn)動目標(biāo)分割與融合檢測技術(shù)研究開題報告

紅外視頻運(yùn)動目標(biāo)分割與融合檢測技術(shù)研究開題報告一、選題背景及意義目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域的重要研究方向，其廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控、智能交通、安防等領(lǐng)域。而在復(fù)雜環(huán)境下，如低光、霧霾等情況下，傳統(tǒng)的視覺圖像可能不能滿足目標(biāo)檢測的要求。因此，紅外圖像成為一種重要的參考數(shù)據(jù)源，被廣泛應(yīng)用于環(huán)境中的目標(biāo)檢測。但是紅外圖像存在背景信息干擾、低分辨率等問題，因此如何有效進(jìn)行紅外圖像中的目標(biāo)檢測，成為了研究的熱點(diǎn)之一。二、研究內(nèi)容本研究著重研究紅外視頻中的目標(biāo)檢測技術(shù)，通過對紅外視頻圖像的預(yù)處理和處理方法的改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)在低光、霧霾等復(fù)雜環(huán)境中的目標(biāo)檢測。具體內(nèi)容如下：1.對紅外視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括背景建模、圖像去噪等；2.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法進(jìn)行研究，并針對紅外視頻圖像的特點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)；3.采用融合技術(shù)將紅外圖像與可見光圖像進(jìn)行融合，提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率。三、研究的預(yù)期成果1.能夠針對紅外視頻圖像的特點(diǎn)進(jìn)行有效的預(yù)處理，提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率；2.實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法，并針對紅外視頻圖像的特點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)，從而提高紅外視頻中的目標(biāo)檢測準(zhǔn)確率；3.實(shí)現(xiàn)紅外圖像與可見光圖像的融合，提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率；4.提出并實(shí)現(xiàn)了一種實(shí)用的紅外視頻目標(biāo)檢測系統(tǒng)。四、研究方法本研究采用以下研究方法：1.對紅外視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括背景建模、圖像去噪等；2.研究深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測技術(shù)，并針對紅外視頻圖像的特點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)；3.搭建紅外圖像與可見光圖像的融合模型，并通過實(shí)驗(yàn)選擇最優(yōu)方案；4.使用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行測試和評估，并比較各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。五、研究難點(diǎn)1.紅外視頻圖像的背景信息干擾問題；2.如何針對紅外視頻圖像的特點(diǎn)進(jìn)行有效的圖像預(yù)處理和處理方法改進(jìn)；3.如何實(shí)現(xiàn)紅外圖像與可見光圖像的融合，提高檢測的準(zhǔn)確率。六、進(jìn)度安排1.前期調(diào)研，了解紅外視頻目標(biāo)檢測技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀、相關(guān)技術(shù)、研究方法及應(yīng)用場景等，7月-8月；2.對紅外視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理方法的研究，9月-10月；3.深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法的研究及改進(jìn)，11月-12月；4.紅外圖像與可見光圖像融合技術(shù)的研究，1月-2月；5.系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測試，3月-4月；6.論文撰寫，5月-6月。七、參考文獻(xiàn)1.姚迪.紅外圖像處理及應(yīng)用研究[D].南京大學(xué),2019.2.YiYang,ShawnNewsam.Bag-of-Visual-WordsandSpatialExtensionsforLand-UseClassification[C].IEEEInternationalConferenceonMultimediaandExpo,2009.3.YanbingXiao.Low-lightimageenhancementusingimprovedRetinexalgorithmbasedonadaptivekernelandcontrastenhancement[C].4.ZhiruChen,QingmingLeng.Anovelmulti-scalefeaturefusionmethodforpedestriandetection[C].2015InternationalConferenceonDigitalSignalProcessing(DSP),2015.5.WanquanLiu,DemingYao,HuaHuang.Aneffectivemulti-resolutionobjectdetectionsystemforinfraredimages[C].2009IEE