基于光流场的红外运动目标检测：Matlab实现与关键代码

本篇论文主要探讨了一种基于光流场的红外运动目标检测方法，针对红外成像技术在监控领域的应用，尤其是在夜间和低光照条件下，其隐蔽性和抗干扰性使其成为理想的探测工具。该研究聚焦于如何利用红外摄像机对监控区域进行非法入侵者的检测和报警。 首先，文章介绍了基于图像差分的方法，通过相邻帧的实时相减，生成差分图像，这种方法能有效降低静止背景的影响，增强运动目标与背景噪声的对比度。通过设定阈值，可以提取出运动目标的边缘和高梯度区域。 接着，文章提到基于模型的检测方法，这种方法依赖于目标的形状特征，通过三维建模并投影到二维图像上进行匹配，以确定目标的三维信息。然而，这种方法在实际监控系统中可能会因为模型复杂而显得不适用。 为解决这些问题，论文引入了基于光流场的检测方法。光流法是一种像素级的运动分析技术，通过检测像素点的速度矢量变化，可以区分静止背景和运动物体。当图像中存在运动物体时，其速度矢量与背景的不同能够揭示物体的存在和位置。通过计算光流矢量的平均速度，对图像进行二值化处理，进一步通过腐蚀和闭运算来消除背景干扰并填充目标轮廓。 在检测过程中，论文设计了一个MATLAB实现的系统，通过计算目标的长宽比和形状分散度来判断是否为入侵者。当这两个指标达到预设阈值且连续出现10次，系统会触发报警。此外，论文还设计了GUI界面，使得操作更加直观和用户友好。 这篇论文结合了红外成像技术、光流场分析和图像处理算法，提出了一种实用且有效的红外运动目标检测方案，特别适用于监控环境中的入侵检测应用。通过MATLAB的仿真和可视化设计，提升了系统的可靠性和用户体验。关键词包括红外图像、光流场、目标识别和MATLAB，突显了研究的核心内容。