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针对机场、油库等特定区域的高识别率、低误报率入侵事件监控需求,提出了一种基于光纤传感与红外视频的目标识别方法。其中,光纤传感部分采用基于MCSVM的非对称双马赫-曾德尔干涉仪(ADMZI)分布式光纤振动传感器,将EMD(经验模式分解)、将峰度特征与MCSVM相结合以提高识别率;红外识别部分将灰度差值图像通过小波变换提高清晰度。两者经过模式对比算法,实现入侵事件判定。搭建系统做现场实验,结果表明:该方法能够识别四种常见的入侵事件(爬越围栏、敲击电缆、剪断围栏、摇动围栏),平均识别率在92.5%以上,误报率0.9%,相对传统单一传感器方案,该方法在漏报率和虚警率等系统性能上都有较大的改善,能够满足实际应用要求。 相似文献
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为了提高夜间对目标的识别能力,红外和可见光图像融合技术被广泛应用到夜视系统中。使用压缩传感技术可以通过获取信号的少量线性投影来保留信号的完整信息,解决红外成像中红外探测器件与图像分辨率之间的矛盾。以压缩传感测量值作为图像内容特征,直接进行图像融合,可以减少重构误差和计算量。因此本文提出一种压缩传感条件下的红外和可见光图像融合算法。首先,本文算法同时考虑融合图像和原始图像的相似度和对原始图像特征的保留程度,提出一个新颖的代价函数。然后,采用L1范数优化求解该代价函数,得到融合图像对应的稀疏系数。最后,利用字典和该稀疏系数重构为融合图像。通过和几种压缩传感条件下的融合算法比较,可以看出本文算法在主观视觉效果和客观评价方面均具有显著优势。该算法为压缩传感条件下的图像融合提供一种新的有效手段。 相似文献
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针对红外轴温监测系统中可见光与红外图像分辨率相差较大时图像融合效果不理想,不利于列车热轴判定的问题,提出了一种可见光与红外伪彩图像融合的算法.该算法对红外轴温系统中的红外图像与可见光图像视场相同部分进行像素灰度复制,并对其他部分进行双线性插值,以此完成红外图像与可见光图像的像素匹配;接着对红外图像进行伪彩编码映射,在RGB三通道内对可见光与红外图像进行加权融合.实验结果表明,融合图像在色彩上更丰富,红外目标位置更准确,更便于人工辨认热轴的位置.结果满足红外轴温监测系统对红外与可见光图像的融合需求. 相似文献
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基于NSCT的红外与可见光图像融合 总被引:3,自引:0,他引:3
针对红外与可见光图像特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合算法。该算法对源图像进行NSCT分解,得到低频分量和各带通方向子带分量;引入图像区域相关系数决策度,对低频分量和带通方向子带分量采用不同的融合规则进行融合;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法可以更好地保留目标信息和图像细节信息。 相似文献
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红外图像可以全天候且不受光照条件影响的根据目标和背景热辐射差异来区分目标和背景。可见光图像可以通过人的视觉系统的高空间分辨率和清晰度来提供景物的质地和结构细节。因此将红外图像和可见光图像融合可以结合两种图像优势,融合后的图像效果预期良好。本文对传统经典方法和目前较新融合方法进行综述。首先回顾了红外和可见光图像的融合方法,其次选取了一些融合图像的性能评价指标,然后选择具有代表性的具体算法进行图像融合,根据融合图像结果获取评测指标,最后根据指标进行分析并对现状进行总结讨论,及对以后的工作发展方向进行展望。 相似文献
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可见光图像受光源影响较大,红外图像可以独立光源,但对温度变化比较敏感,而红外与可见光融合的人脸识别方法被证明比任意单一识别更有效.为了提高人脸识别的鲁棒性,提出了一种基于决策融合的红外与可见光图像人脸识别方法,即加权求和与求最大值组合的图像决策融合方法.对红外与可将光人脸图像分别采用PCA与线性辨别分析相结合的方法进行特征提取和识别,并利用获得的识别结果与它们各自的置信度进行决策融合,确定最终的人脸识别结果.实验表明,可以有效提高人脸识别性能和对各种应用环境的适用性. 相似文献
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现阶段,随着科学技术水平的不断提高,为高技术含量精密仪器的研制开发提供了强有力的技术支撑,在这一背景下,涌现出了大量物理特性不同的传感器,这在一定程度上提高了人们获取图像的能力。可见光与红外成像传感器是目前应用较为广泛的成像传感器,几乎涉及各个领域,但由于两者都具有各自的优缺点,所以在一些应用领域中单独采用某一个时,无法达到理想的效果,故此,可将两者进行融合。基于此点,本文就红外与可见光图像的实时融合技术进行探究。 相似文献
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将图像融合运用于检测与跟踪领域需要融合图像显示清晰的目标,传统的优化类融合算法存在目标信息不完整的问题,对此本文提出一种基于改进灰狼优化(Gray Wolf Optimization,GWO)结合边缘特征的图像融合方法。将图像分解为细节层与粗糙层后,对细节图像使用优化权重进行融合,再融合细节层与粗糙层,最后执行对比度有限自适应直方图均衡增强融合图像。其中优化权重通过改进的灰狼优化获得,通过融合边缘信息获得权重取值范围,并且对灰狼优化引入交叉操作改进优化效果。实验对比图像全局与目标局部的标准差、信息熵、平均梯度、空间频率,本文方法的性能在目标局部熵、标准差上大大优于其他方法,在全局指标上也有很好的表现。 相似文献
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为使红外图像与可见光图像融合后的图像能获得更多目标信息和细节信息,本文提出了一种基于显著性图的图像融合方法.使用改进的Frequency Tuned(FT)算法提取红外图像的显著性图,并使用对比度受限的自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histgram Equalization,CLAHE)算法增强可见光图像的对比度.将红外图像与增强后的可见光图像进行非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)后,根据所设定的融合规则分别对红外与可见光图像的低频部分与高频部分进行融合,最后对融合系数进行NSCT逆变换操作后获到融合图像.实验表明,该融合方法相较于其他方法而言,保留了更多的目标信息和细节信息,可以取得更好的视觉效果. 相似文献
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红外与可见光图像融合的多分辨率方法 总被引:15,自引:2,他引:13
给出一种适合于红外与可见光图像融合的多分辨率融合方法。方法基于对比度塔形分解的图像融合方法,在融合过程中可有选择地突出被融合图像的对比度信息,达到良好的视觉效果。利用熵、交叉熵、互信息量、平均交叉熵、均方根交叉熵等参量,对多种图像融合方法的性能进行了定量评价和比较。实验结果表明,方法用于红外与可见光图像的融合十分有效。 相似文献
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红外与可见光图像融合可有效弥补单一传感器的不足,生成视觉效果更好、清晰度更高的融合图像.基于多尺度分解的融合方法在设计融合两幅图像的细节层与基本层的融合规则时,往往仅考虑细节层和基本层中的单尺度信息,易造成融合图像包含的有效特征较少.针对此问题,提出了一种基于随机游走算法的融合规则来融合基本层和细节层,该融合规则从两幅显著图中估计出一幅具有多尺度信息的显著图用于基本层和细节层的融合,可将每层中的多尺度信息有效地融合到输出图像中,从而使融合图像更有益于人眼观察. 相似文献