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针对夜视图像解读困难的问题,提出了一种面向类别的色彩查找表的彩色夜视方法。该方法可以将不同景物的特征色彩映射到多波段夜间图像,使观察者能够更快、更好地解读图像,从而提高态势感知并缩短反应时间。这种映射方法首先采用深度学习中的语义分割技术对图像进行分割,然后使用类别色彩查找表固定不同波段对应色彩,避免了全局彩色化时出现的色彩单一、不自然的缺点。实验结果表明,与其他全局彩色化方法相比,本文方法对于夜视图像的解析能力更强。 相似文献
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针对夜间道路场景解析困难的问题,提出了一种联合可见光与红外热像图实现夜间场景语义分割的方法。首先将双谱图像分别输入至两路并行的全卷积神经网络中,在网络的尾端融合特征并预测得到初步的语义分割结果。在此基础上,对双谱图像进行自适应直方图均衡及双边滤波,并利用基于双谱图像信息的稠密条件随机场对语义分割结果进行优化。实验结果表明,相比于单独使用可见光图、红外热像图、融合图,本文方法可以对夜间道路场景进行更准确的解析。 相似文献
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红外、深度摄像机构成的双摄像机系统应用广泛,摄像机间的空间配准和时序配准影响着图像信息的整合。空间配准方面,利用不同材料的不同辐射率设计了标定板,解决了传统标定板无法标定红外、深度摄像机的问题。时序配准方面,利用搜索窗口解决了红外摄像机非一致性校正的问题;采用动态改变搜索窗口大小的方法消除了图像序列累积时间偏差;利用求取互信息的方法得到时序配准的红外、深度图像。通过实验验证了本文方法的有效性。 相似文献
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