基于神经网络的红外图像行人检测方法

"红外图像中的行人检测，一种基于神经网络的方法，通过三维中值滤波、图像差分法和傅里叶描述子提取目标特征，使用BP神经网络进行分类识别，适用于红外图像处理领域的行人检测。" 在红外图像处理领域，行人检测是一项重要的任务，特别是在监控、安全和自动驾驶等应用中。本文介绍了一种针对红外图像中行人检测的有效方法，它结合了图像处理技术与神经网络算法。以下是对这种方法的详细说明： 首先，为了从红外图像中提取出背景信息，采用了三维中值滤波器。这种滤波方法可以有效去除噪声，特别是椒盐噪声，同时保持边缘信息的完整性。通过对连续帧的图像进行滤波处理，可以得到较为稳定的背景图像，从而为后续的行人检测奠定基础。 接下来，使用图像差分法来识别动态的目标区域，即感兴趣区域（ROIs）。图像差分是通过比较连续帧之间的像素差异来定位变化的区域，这些区域通常对应于移动的行人。这种方法对于检测快速移动或慢速移动的行人具有较好的效果。 为了进一步提取ROIs的形状特征，文中提出了使用傅里叶描述子。傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，其描述子则能够捕获形状的周期性和旋转不变性。通过对ROI的轮廓进行傅里叶变换，可以得到一组特征向量，这些特征对行人检测的区分度较高。 然后，设计了一个基于反向传播（BP）的神经网络分类器。BP神经网络因其强大的非线性映射能力和学习能力，在许多分类问题中表现出色。通过训练大量不同形状和条件的样本，分类器可以学习到行人和非行人的特征差异，并用于识别新的ROIs。 实验结果表明，所提出的检测系统具有较高的识别率，能准确地检测到红外图像中的行人，同时保持较低的误报率。这表明该方法在实际应用中能快速有效地识别行人，具备良好的分类性能和实用性。 本文提出的红外图像行人检测方法利用了三维中值滤波、图像差分、傅里叶描述子以及BP神经网络，形成了一套完整的行人检测流程。这种方法对于提升红外图像处理技术在行人检测上的性能有着显著的贡献，对于安全监控和自动驾驶等领域的应用具有重要的理论价值和实践意义。