基于轮廓跟踪的车载红外视频彩色化方法

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。     

Coloring night vision imagery for depth perception

Depth perception for night vision （NV） imagery could largely improve scene comprehension. We present a novel scheme to give fused multi-band NV imagery smoothly natural color appearance as well as depth sense from color. Our approach is based on simulating color cues by varying saturation values of each object in the color NV image, in correspondence with the ratio between the infrared and low-light-level sensor outputs which in practice is the depth feature for same materials. We render the NV image segment- by-segment by taking advantage image fusion. Experiments have of image segmentation, dominant shown that the proposed scheme color transfer, saturation variation, and can achieve satisfying results.     

基于伪彩色融合图像聚类的夜视图像上色算法

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;再对彩色源网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,得到的罔像色彩较真实.纹理清晰,将有利于人眼的目标识别.