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远距离目标检测具有重要的军事应用价值,而多传感器能提供互补和冗余信息,在远距离目标检测中具有独特的优势.针对可见光和红外热图像序列中的远距离目标,提出了一种基于信息融合的目标检测方法.该方法通过帧间差累积,在两种传感器的图像中确定了运动目标区域,定义了运动目标区域可信度度量,利用融合的规则确定了最后的运动区域.在运动区域中利用简单的分割方法将目标提取出来,最后经过特征级融合得到了检测结果.本方法不需要进行背景估计,多传感器信息的冗余增强了检测结果的可靠性,实验结果证明了本文方法的有效性. 相似文献
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模糊积分是一种常用的信息融合方法,融合中最关键的问题是确定反映各信源重要程度的模糊测度。在此将该算法用于多传感器目标识别系统,首先介绍了Choquet模糊积分以及模糊测度的定义,再建立了基于动态模糊积分的决策层融合目标识别模型,将该过程转化为多个传感器的身份识别结果关于各自重要程度的广义Lebesgue积分。目前已有的确定模糊测度的方法几乎都只利用了训练样本的先验知识,适应性较差,难以全面地反映问题。该文在此基础上提出了一种基于动态模糊积分的决策层融合算法,可在判决过程中对结果进行动态的自适应修正,并给出了具体衡量各传感器重要程度的标准和方法。 相似文献
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针对高光谱图像中背景及目标先验知识未知条件下的异常目标检测问题,该文给出一种基于高相关性波段子集分割的模糊积分低概率目标检测融合算法。依据高光谱图像数据的波段相关性将原始高光谱数据分割为若干连续波段子集;利用非参核密度估计得到原假设下各波段子集数据RX检测器输出的概率密度函数,构造出非参隶属度映射函数;利用数据光谱维的特征值定义目标信号噪声能量比(TNER),衡量各波段子集信源检测结果的重要程度;最后,通过Sugeno模糊积分实现波段子集检测结果的决策级融合。使用可见光/近红外波段OMIS-I高光谱图像进行了实验,实验结果证明了算法的有效性。 相似文献
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针对静态图像融合方法对于序列图像无法同时满足融合速率及融合质量的问题,提出了一种基于关键帧提取的红外与可见光序列图像快速融合方法.首先对红外和可见光图像序列进行关键帧提取,为体现本文方法的普遍适用性,选取静态图像中融合效果好的算法将两序列中对应的关键帧融合,如小波变换以及主成分分析法.然后对剩余图像帧利用最简单快捷的加权平均算法进行融合.而且相较于现有的只针对于目标进行提取和融合来提高融合速率的序列图像融合方法,在不明确目标的情况下,本文方法对整幅图像进行融合,更加合理且融合结果更适合人眼观察.最后通过对同一场景相同帧数的红外与可见光序列图像进行融合,实验结果表明本文基于关键帧提取的融合方法快速且保证了融合质量. 相似文献
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为了提高夜视系统的质量以及目标探测性能, 设计了红外视频运动目标与可见光融合夜视侦察系统。系统在硬件处理平台上实现了基于人眼视觉的红外运动目标分割算法和基于目标特性的加权融合算法, 采用红外运动目标分割电路和融合处理电路互联的结构, 首先利用FPGA为核心的红外目标分割电路提取红外视频中的运动目标, 然后将只有红外运动目标的视频输入后端DSP融合处理电路中进行融合处理, 最后从系统中输出一系列目标形态突出、背景细节清晰的融合序列。实验结果表明: 该系统可以提高夜视融合系统目标探测性能和探测概率, 融合结果的各项评价指标提高了90%以上, 有的评价指标甚至提高了7倍以上, 可以很大程度地降低系统的虚警率。 相似文献
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为提升目标检测任务在复杂环境下的识别效果,提出了一种基于特征融合的红外与可见光目标检测方法。该方法首先采用并列的卷积神经网络分别提取红外和可见光特征信息,并利用通道和空间注意力机制提升有效特征的权重;其次,为充分利用红外和可见光特征进行信息互补,设计了特征自适应融合结构,以自主学习方式将红外与可见光特征以最优方式加权融合;最后,针对不同尺度目标,通过交替采样方式充分融合深层和浅层特征,保障各维度目标检测效果。通过实验表明,所提方法可以充分利用并融合不同模式、尺度的目标特征信息,实现目标准确识别及定位。同时,在实际电网设备检测中,该方法也体现出较优的鲁棒性和泛化性。 相似文献
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在焦化企业生产过程中会产生大量烟雾,排放、泄漏会对自然环境造成污染危及生命生产安全。针对热成像视频对比度低、纹理度差等特点,本文采用烟雾具有运动与模糊特性来进行检测。提出计算每帧图像的噪点度来改进Vibe检测算法的固定阈值,从而可更完整地将移动目标区域检测出来。将整幅图像划分为块区域图像;结合运动区域来提取该区域内的模糊与噪点比值、FFT计算模糊度所计算特征训练生成烟雾分类器;对实验视频进行检测,平均准确率达到94.53%。结果表明,本文所提算法对焦化企业红外热成像视频烟雾检测的准确性和实时性,具有良好的抗干扰能力。 相似文献
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针对空中红外目标检测过程中存在的检测精度不高、易受干扰等问题,本文提出了一种信息融合的目标检测算法。首先,针对单一滤波模式的不足,采用降采样方式将多种模式的滤波方法进行融合,有效提高了滤波后的图像信噪比,减少了预处理时间。然后,对质心检测选定的检测区域进行显著性检测和边缘检测,并将结果进行融合,增强了目标区域的信号强度,改善了算法的检测精度。文中从理论上介绍和分析了该算法对红外目标检测的有效性,并通过Matlab仿真实验与其他单一检测算法进行了对比。实验结果表明,信息融合的检测算法能够在多种复杂情况下有效检测出空中红外目标,证明融合检测算法的抗干扰性和适应性上更强、检测精度更高、算法的鲁棒性更好。 相似文献
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为解决红外与可见光图像融合时易产生伪影且目 标受背景、光照等因素干扰损失目标信息的问题,提 出一种基于Dense SIFT的改进区域融合方法。首先,分别对红外与可见光图像进行Dense SI FT处理获取 对应的初始融合决策图;然后通过对红外光图像进行兴趣点提取、去游离处理等操作得到最 终待映射区域; 最后分别对红外与可见光图像目标区域和映射后背景区域采用不同融合规则进行融合获取最 终结果。经试 验验证,本文方法能够更加准确的提出目标区域,简单快速,并在第二、三组实验结果中将 信息熵提升0.6以上,具有有效性。 相似文献
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研究了偏振产生的原理和基于标准HSV颜色空间的偏振融合,并根据红外偏振图像对比度较强、强度较弱的特点改进了HSV融合算法,利用原始偏振图像的灰度均值和极值进行图像强度修正,计算融合权重,进行偏振图像融合,增强红外偏振融合图像的强度和对比度。对室内以及室外人造目标进行实验验证,改进的HSV融合算法较红外原图灰度均值最高提升216%,对比度最高提升1384%;较标准HSV融合图像的灰度均值最高提升1363%,对比度最高提升292%。为使用红外偏振融合图像进行目标识别打下了很好的基础。 相似文献