基于红外图像形心优化提取的汽车夜视安全系统

为了提高汽车夜间行驶安全性能，设计并实现了一套基于红外图像处理的夜视安全系统。使用被动式红外相机对车辆和行人进行红外成像以得到车辆前方行人和车辆的准确位置；测距必须确定对象的形心，对红外图像的灰度值进行判定区分行人和车辆，对行人使用中值空域滤波方法进行降噪，对车辆使用db4小波进行预处理，然后使用基于图像边缘的图像分割方法进行图像分割，使用最大类间方差评估确定分割结果，再进行区域提取得到形心坐标；使用小孔成像模型计算形心与本车的距离，提取本车速度、加速度参数计算理论碰撞时间，当理论碰撞时间小于时间阈值时进行声光告警，从而实现实时预警。系统使用DIR-384-P红外相机，系统算法使用PFGA实现，测试结果表明，经过标校和加固后，系统与目标存在5米距离时，车辆测距的误差率达到2.74%，行人测距的误差率低于3.9%，具有一定的实际应用价值。