结合tetrolet与红外显著性特征提取的红外与可见光融合

针对红外与可见光图像融合过程中红外热目标不突出、纹理及边缘细节易缺失等问题,提出一种结合tetrolet变换域与红外显著目标特征提取的融合方法。首先,在SURF框架内构建基于HOG的特征点描述符实现红外与可见光图像的精确匹配;其次,基于贝塞尔面结合背景及目标进行自适应抑制完成红外目标显著性特征提取;接着,将处理后的红外与可见光图像通过tetrolet多尺度变换分解为低频和高频分量;然后,利用基于局部能量和相对亮度自适应规则对低频分量进行融合,对高频分量采用基于局部空间频率自适应融合规则;最后,将融合的低频分量与高频分量通过tetrolet逆变换,以获得最终的融合结果。实验结果表明,本文算法对不同场景下的红外与可见光图像的融合效果不但主观上具有显著的目标特征,同时背景纹理和边缘细节清晰,整体对比度适宜,运行时间较其它算法得到了明显提升,并且在客观评价指标上也取得了较好的效果。     

一种边缘优化的红外与可见光图像模块化融合方法

针对红外与可见光图像融合中出现的对比度较低和图像模糊的问题,提出了一种边缘优化的模块化融合方法.首先,对红外图像进行局部对比度自适应增强,突出红外图像中的目标;然后分别对红外图像和可见光图像进行HSV色空间变换,在亮度分量中,对其进行边缘细节增强的模块化融合,进一步突出红外图像中的目标轮廓;最后,结合可见光图像的色调和饱和度分量,经过RGB色空间的转换,获取融合后的图像.结果表明,与简单加权平均算法和小波融合算法的融合结果相比较,该融合算法能够较好的保持原图像的细节和目标信息,图像的对比度和清晰度也有较大的提高.     

基于目标检测的红外和可见光动态图像融合

提出一种基于运动目标检测的红外和可见光动态图像融合方法，通过对红外序列图像中的运动目标进行检测，将运动目标信息融合到可见光序列图像中。试验结果表明，文中算法所得到的融合图像能够综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息，有利于安全监视人员进行目标识别和情景感知。     

基于AdaBoost置信图的红外与可见光目标跟踪

针对于复杂场景下,跟踪的目标容易产生漂移甚至跟踪失败的情况,本文提出了一种基于AdaBoost置信图的红外与可见光目标跟踪算法。首先,以颜色和纹理特征为描述子对红外与可见光图像的目标样本与背景样本进行表征和AdaBoost分类,并基于分类度计算得到红外与可见光图像的置信图;然后,在置信图中分别计算它们的目标候选者与其模板置信图之间的相似度,并将两相似度进行加权融合,构建联合目标函数;最后,对目标函数进行泰勒展开和求导等操作,推导出联合位移公式,并运用均值漂移算法完成目标搜索。对多组红外与可见光图像序列对测试结果表明,本文提出的算法在处理光照变化、目标交汇、目标遮挡等方面都表现良好。     

基于红外和可见光图像融合的夜间环境图像增强

图像增强技术可以有效提高图像的整体或局部特性增加图像有用信息,改善图像的视觉效果.夜间图像增强是图像处理领域中的关键技术,使用图像增强可以提高夜间环境图像的信息量.对于单一传感器采集的夜间可见光图像,传统算法通过提高图像的饱和度和对比度进行图像增强,处理后的夜间图像易出现边缘锐化或图像伪影的现象.相比于单一传感器的夜间图像增强,红外和可见光图像融合技术可以大幅度的提高图像信息有效率.利用红外和可见光图像的成像特点将两者进行融合,有效地提高夜间复杂环境下图像的信息量,从而达到夜间图像增强的效果.实验证明使用红外和可见光图像融合的夜间环境图像增强方法优于传统算法,有效抑制边缘锐化、图像伪影和图像过度增强的问题,同时提高了夜间环境下图像的主客观质量.     

基于多尺度模态融合的RGB-T目标跟踪网络

可见光-热红外(RGB-T)目标跟踪因受光照条件限制较小受到关注。针对不同尺度特征的分辨率与语义信息存在差异、可见光与热红外两种模态信息不一致的特点,以及现有网络在多模态融合策略上的不足,提出一种RGB-T目标跟踪网络。网络采用孪生结构,首先将主干特征提取网络输出的模板图像特征与搜索图像特征从单尺度拓展到多尺度,并对可见光与热红外模态在不同尺度上分别进行模态融合,然后将得到的融合特征通过注意力机制增强特征表示,最后通过区域建议网络得到预测结果。在GTOT与RGBT-234两个公开RGB-T数据集上的实验结果表明,该网络跟踪精度和成功率较高,可以应对复杂的跟踪场景,相比于其他网络具有更高的跟踪性能。     

图像分割与平稳小波变换法融合红外与可见光图像

为改善红外与可见光图像融合后的视觉效果,提出一种基于图像分割和平稳小波变换的图像融合方法。首先,结合最大类间方差方法与边缘检测方法,将红外图像分割为背景部分和目标部分;然后利用平稳小波变换对红外图像的背景部分与可见光图像分别进行多尺度分解,低频部分采用区域空间频率取大融合准则,高频部分采用绝对值取大融合准则,对多尺度分解后的各层进行融合,再利用平稳小波逆变换得到融合结果;最后,对该融合结果与红外图像的目标部分采用加权求和的融合准则进行融合,得到最终的红外与可见光融合图像。实验结果表明,通过提出的方法进行红外与可见光图像融合,不仅很好地突出红外图像的目标信息,还较好地体现可见光图像的场景细节信息,视觉效果明显改善;其标准差、信息熵、互信息均优于拉普拉斯金字塔变换和小波变换等传统的融合算法。实验结果验证了方法的有效性。     

一种基于NSCT和对比度拉伸的红外与可见光图像融合算法

针对传统的红外与可见光图像融合算法所存在的边缘信息缺失等问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换和对比拉伸度的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波对红外与可见光图像进行分解,得到高低频子带系数,采用"绝对值取大"和"窗口系数绝对值取大"的融合规则融合高频子带,低频子带采用改进的局部拉普拉斯能量的融合规则进行融合,经过N...     

一种基于RCRF+BCH算法的NAND FLASH纠错方案的FPGA设计与实现

针对可见光图像和红外图像的融合目标检测问题,提出了一种基于决策级融合的目标检测算法。通过建立带标注的数据集对YOLOv3网络进行重新训练,并在融合之前,利用训练好的YOLOv3网络对可见光图像和红外图像分别进行检测。在融合过程中,提出了一种新颖的检测融合算法,首先,保留只在可见光图像或只在红外图像中检测到的目标的准确结果;然后,对在可见光图像和红外图像中同时检测到的同一目标的准确结果进行加权融合;最后,将所得的检测结果进行合并,作为融合图像中所有对应目标的检测结果,进而实现基于决策级融合的快速目标检测。实验结果表明：各项指标在建立的数据集上均有较好的表现。所提算法的检测精度达到了84.07%,与单独检测可见光图像和红外图像的算法相比,检测精度分别提升了2.44%和21.89%,可以检测到更多的目标并且减少了误检目标的情况;与3种基于特征级图像融合的检测算法相比,算法的检测精度分别提升了4.5%,1.74%和3.42%。     

一种基于曲波变换与引导滤波增强的图像融合方法

针对可见光图像受光线、 天气等影响而成像不清导致图像融合效果差的问题, 提出一种基于曲波变换的红外与可见光图像增强融合方法. 首先, 利用引导滤波对可见光图像细节进行增强； 然后, 利用曲波变换将增强后的可见光图像和红外线图像分别进行分解, 对低频部分取系数最大值, 高频部分采用正方形邻域窗口中绝对值和所对应的像素最大值为融合图像的值； 最后, 利用曲波变换的逆变换得到融合后的结果. 实验结果表明, 该方法在细节处理、 保护边缘及源图像信息的保留上都有良好的效果.     

基于红外视频的目标色彩分析研究

对黑暗环境中的目标进行监控,要借助红外视频摄像设备进行观察和采集.红外视频影像主要反映和体现目标及所在位置的背景向外界辐射出的能量的区别.文章通过阐述红外视频目标色彩分析的不同应用途径,对红外影像成像的主要特点进行分析,指出目标的大小、形状、姿势以及色彩灰度分布等属性共同构成了影像的信息,并且多种因素会对红外视频的目标色彩造成影响.文章对红外视频色彩分析流程进行了描述,对红外视频目标色彩分析处理技术进行了分析,对自适应阀值的确定进行了推算.以此,可以明显地分离出红外视频目标和背景的边缘色彩.     

基于降低图像分辨率的红外目标跟踪方法

灰度图像色彩信息贫乏，背景噪声不易抑制，会导致分割误差大，使跟踪点发生漂移．针对此问题，提出了基于改变图像分辨率的红外目标跟踪算法．以减小图像分辨率的方法，采用逐点匹配。对下一帧图像进行目标9种方向的跟踪判断．实验结果表明，采用该算法运算速度快。解决了在强背景噪声的情况下跟踪点发生漂移的问题．     

基于虚警识别与空-频域显著性映射的红外弱小目标检测算法

为了提高复杂背景与低信杂比率环境下的弱小目标检测准确度,有效控制虚警的干扰,考虑真实目标与背景的差异,设计了虚警识别耦合空-频域显著性映射的红外弱小目标检测算法。首先,根据红外中心像素在不同方向的强度,基于中值滤波器,构建了新的噪声滤波方法,充分抑制红外背景中的噪声干扰。随后,考虑中心像素与其邻域像素间的强度差别,设计背景抑制滤波机制,消除背景信息。根据初始红外图像与背景抑制结果,在空域内计算灰度映射。基于Fourier变换的相位谱,在频域内提取红外目标的显著性映射。利用背景的均值与方差,通过一个滑动窗口,建立候选目标检测方法,从灰度映射与显著性映射中确定候选目标。最后,利用真实目标位置的相关性,建立虚警识别方法,从候选目标中消除虚警,以保留真实弱小目标。实验数据表明:较已有的弱小目标识别技术而言,在复杂干扰背景下,所提方案可准确定位出真实目标,拥有更大的信杂比增益值与背景抑制因子,以及更好的ROC(receiver operating characteristic curve)特性曲线。     

基于非线性局部滤波的红外小目标检测方法

为提高复杂环境下红外小目标的检测效率,将图像分为平坦区域、边缘区域和小目标区域三种区域,并针对三种成分的特点,提出基于拉普拉斯金字塔的非线性局部滤波检测方法。首先将图像进行高斯金字塔分解,将高斯低通金字塔与原图像尺寸匹配后,相减并进行阈值操作,抑制平坦区域;其次将标记像素灰度值与其周围环域均值的最小差作为指标,滤除边界区域;最后将非线性局部滤波结果生成相应的拉普拉斯金字塔各层系数,重构得到高对比度的检测图像,利用邻域特点剔除孤立噪声点并通过简单阈值标记红外小目标。实验结果表明：与现有其他算法相比,该检测算法能够对复杂背景有效抑制,检测速度快。     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

基于自适应配准参数更新的实时彩色视频图像融合方法

提出一种基于自适应配准参数更新并适用于待配准可见光与红外视频图像的实时彩色融合算法. 首先,自适应地更新每帧图像的配准参数,完成对每帧可见光图像和红外图像的配准;其次,对配准的图像进行线性灰度融合,选取合适的彩色目标图像,在YUV空间完成目标图像颜色信息向融合图像的快速颜色传递,得到彩色融合图像. 实验结果表明,算法效果明显优于伪彩色融合方法,且运算速度完全能够满足对视频进行实时处理的要求.      

海面目标自适应实时检测

针对海面运动载体所获得的可见光序列图像及图像自身特点,提出了一种既适应于海天背景下的小目标而又适应于海岸背景下的大目标的目标快速自动检测方法.首先,量化子图像的区域复杂度以及单元区域上、下邻域的灰度差异,以预测并定位海界限区域,摒弃不含海界限区域的图像;采用周围纹理抑制方法改进的Canny算子提取海界限区域的主要轮廓,并进行Hough变换而提取海天线或海岸线;依据海界线上的灰度环境判断背景,在划定线附近的局部区域,凭借该区域内海面灰度的平缓特性而对其进行聚类提取目标;分析剩余海面灰度的统计特征,求取属于海面区域的灰度范围,快速区分海面区域和非海面区域;最后,进行后续处理,以剔除伪目标并标记真实目标.结果表明,该方法处理单帧图像的平均耗时在100 ms以内,具有较好的准确性和实时性.     

复杂背景下改进的红外弱小目标检测

许多研究者关注红外弱小目标检测领域并进行过种种探索，然而复杂背景下检测的难题始终未得到满意的解决。复杂背景下的杂波难以消除，目标检测无法得到显著结果。为此，本文提出了一种基于高升压滤波器的加权三层窗口目标检测算法HB-WTLLCM（High-Boost Weighted Tri-Layer Local Contrast Measure），针对复杂背景的目标检测进行目标增强，从而提高检测率。本文算法首先利用改进的高升压滤波器对红外原始图像进行预处理，再利用三层嵌套窗口，根据目标形状进行局部对比度增强。最后引入一种基于复杂度评估的加权算法，进一步进行目标增强和随机噪声抑制。实验数据显示，本文提出的算法相比于主流算法在多建筑、多树木的复杂背景下目标增强能力更强，检测率更高。上述结果提示，本文提出的HB-WTLLCM算法对于复杂场景下红外弱小目标进行检测具有一定优势。     

海上目标的实时图像处理系统设计

针对海洋背景的基本特点,确定了具有双视频输入（用TMS320F2812实现视频采集）、基于流水工作模式和可拓展结构的8片TMS320C6416T图像处理系统方案．通过2812-XINTF接口与多片6416-HPI接口连接,实现图像数据传输;软件采用结构化、模块化编程,易于扩展和维护;算法采用随机Hough变换求取海天线从而确定海天区域;基于多梯度特征的目标检测算法检测目标;利用目标的灰度和不变矩特征对检测出的目标进行跟踪．实际海洋环境的试验表明,所采用的图像处理算法效果良好．该系统还可实现对目标的被动测距、可见光和长波红外图像的双波段图像融合等功能．