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文檔簡介
1、紅外傳感器具有良好的性能,在現(xiàn)代戰(zhàn)場中應(yīng)用廣泛。紅外場景下的目標檢測與識別問題,一直是圖像處理領(lǐng)域的主要方向之一。在紅外場景中,云和霧是十分常見的自然現(xiàn)象,由云和霧帶來的遮擋問題,也成為紅外場景下目標檢測與識別的重要挑戰(zhàn)。本文針對紅外場景中有云、霧遮擋的目標識別問題,進行了深入的研究,針對云和霧對紅外場景中目標檢測與識別的影響,進行了分析總結(jié),并給出了解決方案。
首先,由于實時圖像并沒有先驗知識確定云霧的覆蓋程度,因此為了定量
2、衡量紅外圖像中的云霧的干擾的程度,我們提出了衡量標準。根據(jù)制定的衡量標準,決定是否對圖像做去霧處理,是否對圖像中有云區(qū)域進行標記,并且給出了去霧的算法以及有云區(qū)域標記的算法。
其次,對于遮擋問題,局部特征點方法相比傳統(tǒng)模板匹配的方法,有很大的優(yōu)勢。本文詳細研究了常見局部特征點的性能,對比FAST、Harris、SUSAN、SIFT和Symmetry point等局部特征點提取算法,綜合考慮各特征點的時間代價、數(shù)量、覆蓋程度以及
3、重現(xiàn)率等多個指標,最終選擇FAST特征點作為局部特征點。另外,本文中特征點匹配的圖像為異譜圖像,通過研究,發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的特征描述,如包括HOG特征,LBP特征,LPQ特征,Symmetric特征以及CNN特征等,其表示能力有限,并不能很好地描述異譜圖像。本文總結(jié)傳統(tǒng)特征工程的經(jīng)驗,并針對具體應(yīng)用,給出了共線性編碼特征,很好地解決了這一問題。同時,本文也探討了高維特征對特征點匹配的影響,給出了構(gòu)造高維特征的方法以及參數(shù)選擇的經(jīng)驗,通過設(shè)計實驗
4、,證明了高維特征能夠顯著提升匹配的穩(wěn)定性。針對高維特征匹配效率低的問題,本文使用了內(nèi)積量化的方法,對高維特征進行壓縮編碼,在不損失精度的情況下,大幅提升了匹配效率。而對于錯誤匹配的問題,本文通過對誤匹配點對分布的假設(shè),利用向量場一致性(VFC)算法,有效消除錯誤的匹配點對.再利用RANSAC算法,進一步去除錯誤的匹配點對,以VFC和RANSAC組合的方式消除錯誤匹配,建立仿真圖像和實時圖像的映射關(guān)系,消除云霧遮擋對目標識別的影響。
5、> 然后,本文也研究基于全局信息的遮擋目標識別算法,該方法利用大場景圖像的策略和圖像中的全局信息進行匹配,解決局部遮擋導(dǎo)致信息損失無法匹配的問題。同時,本文研究了實時圖像旋轉(zhuǎn)對匹配精度的影響,并利用低秩矩陣原理,有效矯正圖像,避免了特征對旋轉(zhuǎn)敏感的問題。通過特征匹配,確定大場景圖像與實時圖像的映射關(guān)系,快速有效的避免了遮擋的影響。
最后,我們也對提出的算法在硬件平臺上進行了實時實現(xiàn),通過算法級和代碼級的優(yōu)化,對算法的特征進行
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