改进的K均值聚类红外目标检测方法

利用图像方差能很好地反映目标边缘信息的特点,提出一种基于方差的K均值聚类红外目标检测算法。利用形态学方法对红外图像进行预处理,运用相应的模板计算得到红外图像的方差图像,利用K均值聚类算法对方差图像进行聚类,从而分离出目标类别和背景类别。实验表明,该算法提取的红外图像中目标信息的兰德指数最高,说明该算法能有效地提取红外图像中目标信息,从而达到目标检测的目的。     

彩色融合技术在军事中的应用

采用基于l空间的色彩传递理论实现实时的红外与可见光彩色融合技术,并介绍了自行研制的红外与微光彩色融合系统的组成和工作流程。介绍了彩色融合技术在军事中的典型应用:夜间狙击手探测和伪装车辆探测,并给出了实验图像。设计了一种图像中目标探测性的主观评价方法,并对两组实验图像进行了评价。实验结果表明,彩色融合技术能够大大提高军事目标的探测性。     

Objective evaluation of target detectability in night vision color fusion images

An evaluation for objectively assessing the target detectability in night vision color fusion images is proposed.On the assumption that target detectability could be modeled as the perceptual color variation between the target and its optimal sensitive background region,we propose an objective target detectability metric in CIELAB color space defined by four color information features:target luminance,region perceptual luminance variation in human vision system,region hue difference,and region chroma difference.Experimental results show that this proposed metric is perceptually meaningful because it corresponds well with subjective evaluation.     

基于目标识别的红外与微光图像融合方法

 为了在融合图像中突出运动目标,提出了一种基于动态目标检测和识别的图像融合算法。先对红外图像序列中的运动目标进行检测和提取,同时对红外和微光图像进行融合,最后将提取到的红外目标与融合图像进行二次融合。试验结果表明,该算法获得的融合图像不仅具有普通融合算法信息丰富的特点,还具有鲜明的红外目标指示特性。