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摘要：本发明公开了一种用于车载红外行人检测跟踪的图像处理方法，包括步骤一、采用中值滤波对车载红外图像进行滤波处理；二、采用平台直方图均衡化和伽马变换对滤波后的车载红外图像进行图像增强；三、采用HOG特征和HOI特征对增强后的车载红外图像进行行人特征提取，获得车载红外图像中行人的边缘信息和亮度信息；四、采用改进的粒子群算法优化支持向量机参数进行分类，得到行人在车载红外图像中的具体位置；五、采用尺度自适应核相关滤波跟踪算法对车载红外图像中的行人进行自动跟踪。本发明方法步骤简单，实现方便，能够应用在汽车辅助驾驶系统中，实现车载红外行人目标的准确检测与稳定跟踪，提高车辆主动安全性，效果显著，便于推广。
主权项：1.一种用于车载红外行人检测跟踪的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采用中值滤波对车载红外图像进行滤波处理；步骤二、采用平台直方图均衡化和伽马变换对滤波后的车载红外图像进行图像增强；所述平台直方图均衡化和伽马变换的具体过程包括：步骤201、采用取平均值确定阈值T 其中，fx,y为滤波后的车载红外图像，M、N为图像的尺寸；步骤202、当原直方图中某些灰度级的值比阈值T大时，将该处的值设置为T；当原直方图中某些灰度级的值不比阈值T大时，该处取值保持不变，即： 其中，T为所设定的阈值，k是图像的灰度级，0≤k≤255，Prk是原直方图，PTk是平台直方图；步骤203、累加计算平台直方图，得到累积函数 其中，FTk为图像的累积直方图；步骤204、通过累积直方图重新分配图像的灰度，获得均衡化的图像 其中，RTk是灰度为k的像素经过平台直方图均衡化后的灰度值，0≤RTk≤255，表示取整；步骤205、根据公式y＝cxγ对均衡化的图像进行伽马变换，其中，c、γ均为正数，x为输入图像的灰度值，y为输出图像的灰度值；步骤三、采用HOG特征和HOI特征对增强后的车载红外图像进行行人特征提取，获得车载红外图像中行人的边缘信息和亮度信息；步骤四、采用改进的粒子群算法优化支持向量机参数进行分类，得到行人在车载红外图像中的具体位置；步骤五、采用尺度自适应核相关滤波跟踪算法对车载红外图像中的行人进行自动跟踪。
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