3、基于红外图像处理的目标识别与分类技术综述

基于红外图像处理的目标识别与分类技术综述

1 引言

在现代计算机视觉领域，目标识别与分类技术得到了广泛应用，尤其是在安全监控、医疗诊断、自动驾驶等领域。本文将重点探讨基于红外图像处理的目标识别与分类技术，特别是如何利用红外图像处理中的参数提取和形状描述符来进行不同对象的区分。通过对红外图像的深入分析，可以更准确地识别火灾、人员和车辆等目标，为实际应用场景提供有力支持。

2 红外图像处理的基本原理

红外图像处理是指通过传感器捕获的红外辐射信息来生成可视化的图像。相比于可见光图像，红外图像能够在低光照条件下提供更好的目标识别效果。红外图像处理的关键在于从图像中提取有用的特征参数，并利用这些参数进行目标分类。以下是红外图像处理的主要步骤：

2.1 参数提取

参数提取是从红外图像中获取可用于分类的特征值。常用的参数包括方向、振幅签名等。方向参数可以帮助区分火焰和其他物体，因为火焰的方向参数通常是随机的，而其他物体则保持相对稳定。振幅签名则可以通过形状变化来识别不同类型的物体。例如，人员和车辆的形状通常是固定的，因此它们的振幅签名也较为恒定；而火焰的形状则是变化的，导致其振幅签名不稳定。

2.2 形状描述符

形状描述符是用于描述目标外形特征的数学模型。通过对目标的形状进行量化，可以更好地识别不同类型的物体。形状描述符的应用使得目标识别更加精确，特别是在复杂背景下。例如，在红外图像中，人员通常呈现垂直方向，车辆则呈现水平方向，通过这些方向信息可以有效地区分两者。

对象类型	方向参数