华东理工大学 化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室, 上海 200237
红外目标跟踪在**和民用视频监控领域有重要的研究意义, 但受热成像原理限制, 红外目标分辨率低、对比度低、纹理信息缺失。针对红外目标特征信息量少导致跟踪性能较低的问题, 提出一种基于自适应响应融合的相关滤波跟踪算法。该算法基于连续卷积运算的相关滤波跟踪框架, 通过构造视觉显著性特征来增强目标外观描述, 并结合对冲决策理论对由不同特征计算得到的多个滤波响应进行自适应融合, 最终根据融合响应预测目标中心位置。此外, 通过尺度滤波器来实现目标的尺度预测, 得到完整的跟踪结果。在公开的红外视频数据集VOT-TIR2016进行测试, 实验结果表明: 与同类算法相比, 该算法表现出更高的跟踪精确度和鲁棒性。
红外目标跟踪 相关滤波 响应融合 显著性特征 对冲算法 infrared target tracking correlation filter response fusion saliency feature Hedge algorithm 红外与激光工程
2019, 48(6): 0626003
华东理工大学 化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室, 上海 200237
彩色夜视技术可以将微光/红外双谱图像融合成一幅适于人眼观察的彩色图像, 而恰当的场景解析方法能够对彩色夜视图像的内容做出自动化分析, 进一步减轻人眼的观测负担。针对彩色夜视场景丰富多变、对算法灵活性要求高的特点, 提出了一种可在线扩展的场景解析方法。该方法基于非参数模型, 预测景物类别时不需要训练过程, 只需要使用数据库中具有语义标记的样本图像, 通过将待解析图像与样本图像进行全局及局部匹配来实现语义标签的传递。而且, 数据库可以根据应用场景的不同随时进行动态扩充。实验结果表明: 该方法在包含城市、乡野等多种场景的夜视图像上, 以及由统计色彩映射、TNO、NRL等多种融合方法得到的、具有不同色彩表征的彩色夜视图像上都具有令人满意的准确率。
彩色夜视 场景解析 非参数模型 超像素特征 马尔科夫随机场 color night vision scene parsing nonparametric model superpixels feature 红外与激光工程
2017, 46(8): 0804002
华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室，上海 200237
热成像技术能够探测不可见的长波红外辐射并以图像的形式显示，在科学研究、安防刑侦及****中有着举足轻重的地位。如果可以用全景图的方式显示所观测场景的大视场热成像则能够极大地扩大观测者的视野、提升场景感知能力。然而，由于热辐射成像模糊、信噪比低，图像特征提取往往存在着较大误差，进而导致特征点匹配不稳定，图像拼接失败。针对这一问题，改进了匹配过程，提出了一种基于鲁棒特征匹配的热成像全景图像生成算法。在增加特征匹配鲁棒性方面的改进主要包括2 方面：第一，利用PCA（主成分分析）对SIFT 算子进行降维以降低算子相关性，提高特征向量的鉴别能力；第二，利用快速搜索密度峰聚类算法预先筛选匹配点集以剔除错误匹配点，提高特征点的匹配准确度。实验结果表明，本文提出的算法可有效且稳定地生成热成像全景图，具有实用价值。
热成像 图像拼接 SIFT 算法 PCA 降维 快速搜索密度峰聚类 thermal imagery image stitching SIFT PCA dimension reduction density peak clustering
提出一种车载红外视频快速彩色化方法，利用轮廓特征点跟踪获取每帧物体类别的轮廓区域，采用类别特征色彩对各区域传递色彩。构建各景物样本特征色彩集，以各类景物在自然彩色图像中表现出来的特征色彩作为红外图像中对应景物的色彩；利用改进的高效K-Means方法对红外关键帧进行聚类，得到分割区域，提取轮廓特征点；通过KLT算法跟踪特征点，得到其在下一帧中的位置并同时修正，采用B样条插值进行轮廓复原，得到该帧的各类别轮廓区域；最后将特征色彩按类别赋予各区域，从而给各帧图像着上合适的颜色，实现红外视频序列的快速彩色化。实验结果表明, 该方法与基于运动估计的算法相比可提高近5倍的处理速度，并且能够得到与自然景物色彩较接近的彩色化视觉效果。
夜视技术 车载红外视频 特征色彩 轮廓跟踪 色彩传递 night vision technology vehicle infrared video characteristic color contour tracking color transfer
对微光夜视图像进行了色彩和纹理的传递。在多次实验的基础上, 从拍摄的大量微光图像里, 提取不同模式的纹理块, 构建了天空、道路、草地、树木四类景物的微光图像库, 并结合灰度共生矩阵和Gabor滤波器提取图像纹理特征, 建立其对应的纹理特征库。然后通过比对目标图像像素点纹理特征与特征库中各向量的相似性, 来判定该像素所属类别, 实现了微光图像的分割; 最后, 通过套印算法进行快速的色彩与纹理传递。实验结果表明, 该算法实现了对微光图像较为准确的分割, 得到了同时具有自然色彩和纹理的彩色夜视图像, 更有利于人眼对目标的识别。
图像处理 微光图像 纹理特征库 图像套印 image processing LLL image texture library image overprint
针对红外图像成像的特点，将基于Fisher 评价函数的多阈值红外图像分割算法和基于先验色彩知识的红外图像上色算法运用到车载红外视频彩色化中。在基于Fisher 评价函数的多阈值分割之前对关键帧进行快速模糊C 均值聚类，以所得聚类中心来限制多阈值分割中阈值的取值范围，实现了较快的图像分割；再以得到的阈值对红外视频逐帧进行景物分类，同时根据先验知识逐帧对不同景物类别赋予自然彩色。实验结果表明，该算法实现了对车载红外视频的自动彩色化，不仅得到的图像色彩较为真实有利于人眼的目标识别，实时性方面也达到了较好的效果。
图像处理 视频彩色化 快速C 均值聚类 车载红外视频 Fisher 评价函数 image processing video colorization FFCM Segmentation vehicle infrared video Fisher evaluation function
提出一种将小波融合和基于伪彩色融合图像的C均值聚类用于图像色彩传递算法中的彩色夜视方法。在色彩传递前将可见光和红外图像进行小波融合得到灰度融合图像作为目标图像, 保持了较好的纹理信息和目标信息; 再对彩色源图像进行基于连接相对熵的彩色阈值分割; 然后针对灰度融合图像的特点, 根据一种基于伪彩色融合图像的C均值聚类方法, 将伪彩色融合图像的彩色信息作为特征向量应用在夜视图像的分类当中, 得到较好的分类效果, 并基于此分类结果再进行色彩传递, 得到更为自然的彩色夜视图像。实现了对夜视图像的自动色彩传递, 得到的图像色彩较真实, 纹理清晰, 将有利于人眼的目标识别。
图像处理 伪彩色聚类 色彩传递 夜视图像 小波融合
