红外扫描下运动目标识别与卡尔曼跟踪算法应用

本文档深入探讨了红外运动目标图像的识别与跟踪技术的研究，针对2011年的研究成果。作者构建了一个基于红外扫描图像的自动识别与跟踪系统，该系统的关键技术包括预处理方法、图像分割策略以及目标跟踪算法。 首先，预处理环节采用了Butterworth滤波和中值滤波的结合，这种组合旨在减少噪声干扰，提升图像质量，使得后续处理更为精确。Butterworth滤波器以其良好的频率响应特性，能够有效地去除高频噪声，而中值滤波则用于平滑图像，减少边缘失真，两者协同工作提高了图像的清晰度。 接着，图像背景分割是识别过程中至关重要的一环。文中采用了基于多帧图像局部能量的分割算法，这种方法可以更好地区分运动目标和静态背景，通过分析连续帧间的能量变化，即使在低信噪比情况下也能有效降低虚警率。 目标跟踪部分，作者结合了卡尔曼跟踪算法和目标方位确定算法。卡尔曼滤波是一种经典的递归滤波器，用于估计目标状态并预测其未来位置，而目标方位确定算法则确保了对目标运动轨迹的准确跟踪。这种联合应用有助于提高跟踪的稳定性和精度。 最后，为了可视化目标运动轨迹，文章利用VC++中的GDI（图形设备接口）创建了一个雷达扫描式的极坐标系，将目标的运动轨迹实时地显示出来，直观地展示了系统的实时跟踪效果。 这篇论文针对红外图像识别中的挑战，如低信噪比、虚警减少和高速实时性能，提出了一种有效的解决方案，通过预处理、图像分割和智能跟踪技术，显著提升了红外运动目标的识别和跟踪性能。这对于军事、安防等领域的应用具有重要的实际价值。