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    摘要基于红外目标的检测与跟踪技术，有着探测隐蔽，作用距离远，不受光照条件局限，不受恶劣环境影响等优点，成为了近年来研究的一个热点，同时也被广泛应用于各种民用和军事领域，特别是在军事领域，比如在红外制导，监控预警等方面。本文针对一段运动坦克的红外视频分别从预处理，图像分割和识别跟踪三个方面，实现对坦克目标的识别与跟踪。
        论文首先介绍了红外成像技术的背景、研究意义及发展状况，然后对图像预处理、分割的方法进行了简单介绍，接着使用了一种结合卡尔曼滤波的Mean Shift跟踪算法对红外视频中的坦克目标实现了识别跟踪，最后总结了算法的不足和改进之处。25326
    关键词  红外目标  目标识别  目标跟踪   
    毕业论文设计说明书外文摘要
    Title    Recognition and Tracking on Infrared video of Tank Target                                                
    Abstract
    Based on infrared target detection and tracking technology, has detected subtle, role of distance, without the limitations of light conditions, without adverse environmental impact, etc., it has become a hot topic in recent years, but has also been widely used in a variety of civilian and military field, especially in the military field, such as infrared guidance, surveillance and early warning. In this paper, three are from the pre-tracking, image segmentation and recognition for a period of tanks infrared motion video, to achieve the tank target identification and tracking.
    Paper introduces the background and development of infrared imaging technology and image processing, segmentation method a brief introduction, and then uses a combination of Kalman filter Mean Shift tracking algorithm in infrared video tanks goal achieved recognition tracking and, finally, the inadequacies and improvement algorithms.
    Keywords  Infrared target  Target recognition  Target tracking   
    目   次
    1     绪论1
    1.1     课题研究背景及意义•1
    1.2  红外目标检测跟踪技术的国内外发展状况••2
    1.2.1  红外目标检测•2
    1.2.2  红外目标跟踪技术的发展状况••5
    1.3  论文主要研究内容和结构安排•5
    2  图像预处理的研究 ••7
    2.1  图像预处理技术7
    2.1.1  高斯滤波••7
    2.1.2  中值滤波••8
    2.2  调试过程和结果对比••9
    3  图像分割研究11
    3.1  图像分割方法•11
    3.2  本文采用的背景差分法••13
    3.3  背景差分法结果分析•14
    4  对红外视频坦克目标的跟踪17
    4.1  Mean Shift理论17
    4.2  Mean Shift原理17
    4.3  卡尔曼滤波理论••18
    4.4  结合卡尔曼滤波的Mean Shift目标跟踪19
    4.5  跟踪结果与分析••22
    结论••24
    致谢••25
    参考文献•26
    1  绪论
    1.1  课题研究背景及意义
    视觉是我们认识世界的重要方式之一。同时，由于信息技术和科学智能的高速发展，计算机视觉成为人工智能领域的热门课题。随着计算机计算能力的大幅度提升，利用计算机功能来实现人类的视觉功能变为可能，视频分析就成为了计算机视觉领域一个热门的课题[1]。而对视频中目标的识别与跟踪是视频分析技术中一个重要的内容，通过对一个视频中的每帧图象进行预处理，分割图像，寻找物体的特征，获得目标的位置和运动信息，预估运动轨迹，实现对目标的识别与跟踪[2]。
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