基于视觉显著性和目标置信度的红外车辆检测技术

发布时间：2018-06-23 14:17

  本文选题：自动对比度调整 + 视觉显著性　； 参考：《红外与激光工程》2017年06期

【摘要】：提出了一种复杂地面背景下的红外车辆检测算法。首先,提出一种新的自适应分段线性灰度拉伸方法来增强当图像整体亮度偏低时的目标信息。其次,利用拉伸后图像的显著性图生成目标潜在的兴趣区。再次,利用平均梯度法在兴趣区内进行目标的边缘再分割,完成目标精确分割检测。最后,利用车辆的红外融合特征计算目标置信度,对目标进行评估和确认。实验结果表明:对实际拍摄的红外图像进行检测的算法可有效地检测出地面车辆目标。
[Abstract]:An infrared vehicle detection algorithm based on complex ground background is proposed. Firstly, a new adaptive piecewise linear gray-scale stretching method is proposed to enhance the target information when the overall brightness of the image is low. Secondly, the saliency graph of the stretched image is used to generate the potential region of interest. Thirdly, the average gradient method is used to segment the edge of the object in the region of interest. Finally, the target confidence is calculated by using the infrared fusion feature of vehicle, and the target is evaluated and confirmed. The experimental results show that the algorithm of infrared image detection can effectively detect vehicle targets on the ground.
【作者单位】： 光电控制技术重点实验室;中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所;华中科技大学自动化学院;
【基金】：航空科学基金(20135179007)
【分类号】：E919;TP391.41

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本文编号：2057402