红外热成像目标检测识别技术是现代光电子技术领域的重要组成部分。红外热成像系统不仅能透过烟、尘、雾等障碍来探测目标,实现昼夜连续被动探测;而且可以观察目标细节,进一步识别、精确定位及跟踪目标。红外成像设备具有隐蔽性好,探测能力强,作用距离远等优点。所以,红外检测识别系统可以作为雷达等探测系统的补充,在船舶避碰、航行安全、船舶交通管理中起到难以替代的作用。随着时间的推移,科技的发展,红外检测识别系统将在海上交通系统中发挥重要的作用。 本文针对红外图像的特点以及船舶目标运动特征,提出并设计了一种船舶目标自动检测系统,主要工作包括船舶目标红外特性分析、红外图像预处理、目标检测算法研究、目标分割算法研究、目标跟踪预测算法研究、系统设计等几个方面。 本文主要针对港口、窄水道中船舶目标的检测、跟踪。针对船舶目标的红外图像普遍存在目标背景对比度较差、边缘模糊、噪声大等特点,本文研究了多种预处理方案,提出了基于小波变换的解决方法。针对背景复杂,目标模糊、弱小无法获得形状特征,本文提出了基于背景预测的差分检测方法。对于中等距离的船舶目标,本文主要研究了基于最大熵的分割和改进型的Cannv分割算法。在目标跟踪预测方面,本文根据船舶运动的特点,重点研究了Kalman滤波器跟踪预测算法。 本文完成了各个模块算法的分析、实验、测试、研究工作,设计了船舶目标检测系统,并且软件上实现了各主要模块的算法,实现了船舶目标的精确检测,验证了算法的有效性、可行性。 本文对红外图像船舶目标检测中的一些主要算法问题进行了分析和研究,由于应用的特殊性,我们在研究过程中还特别注意了各种算法的鲁棒性和实时性。因此,本论文对于构建船舶目标实时检测系统有一定的意义。从应用角度来看,本文提出的各种算法还可以和小型便携、集成的嵌入式系统相结合,开发更具实用价值的实时目标检测系统。