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光学复合仿生视觉关键技术研究

眼睛是人类感知外界信息最重要的感觉器官,对于机器人系统来说,视觉传感器模拟人眼的功能同样是一种重要的感知设备,其可以使机器人快速感知外界环境信息、并做出正确的决策。目前,在机器人视觉系统的众多研究方法中,模仿生物自适应机制的仿生技术一直备受关注,研究模拟人眼视觉系统多通道视觉信号的采集、传输和处理过程,并将这些研究成果应用到机器人视觉领域中是一项极具现实意义的工作。因此,本论文致力于模拟人眼的多通道传输和处理机制,通过对异源传感器图像信息进行有效地分析和处理,从而解决复杂动态环境下智能机器人的感知、建模重构、目标检测、跟踪与人脸识别等仿生视觉关键技术问题。并在此研究内容基础上,构建智能机器人光学复合仿生视觉系统。论文的主要研究内容如下:(1)鉴于可见光与热红外多通道图像反映的人脸特征信息不同,提出了一种基于Student's-T分布混合模型的多光谱人脸图像配准方法。该方法综合考虑特征点集的空间全局结构和局部形状特征两方面信息来解  (本文共144页) 本文目录 | 阅读全文>>

兰州交通大学
兰州交通大学

基于多尺度几何分析的红外与可见光图像融合方法研究

红外与可见光图像融合研究是多源传感器信息融合领域研究内容的分支,通过将单独的红外图像和可见光图像的特征信息综合到一幅图像,得到信息量更加丰富的融合图像,有利于突出目标,增强对图像有效信息的理解,便于在隐藏或者迷惑等复杂的情况下更精确、快速地探测目标。多尺度几何分析(Multiscale geometric analysis,MGA)方法的多分辨率、多方向性和各向异性,能够提取和分析红外与可见光图像的奇异性,展现两种图像固有的数据信号特征。论文基于多尺度几何分析理论中的变换方法,对红外传感器图像和可见光传感器图像的融合中常见的问题进行研究,以得到适用于红外与可见光图像融合中不同应用的图像融合算法。围绕多尺度几何分析的红外与可见光图像融合,论文重点阐述了以下三种方法:基于非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet transformation,NSCT)的含噪声图像融合算法;基于Tetrole...  (本文共114页) 本文目录 | 阅读全文>>

华中科技大学
华中科技大学

视觉显著性计算及其在红外与可见光图像融合中的应用

信息融合技术的发展使得多种传感器协同工作成为可能,红外与可见光传感器融合是其中的重要分支。图像融合是将来自不同传感器的图像进行整合,以获取更丰富和有用的信息,提高对场景描述的完整性和准确性。其中,“哪部分图像需要融合,采取什么融合策略”是融合算法的关键。引入视觉显著性机制,能够使系统只关注图像中的显著区域,而对非显著区域减少或者不予关注,并针对不同的区域,采取不同的融合策略,从而达到大量降低信息计算量,改善图像融合效果的目的。针对红外图像模糊、对比度低的特点,提出频域显著性和空域显著性相结合的方法检测红外显著目标。该方法同时利用图像的局部和全局信息,使空/频域上的显著目标信息可以进行互补,从而获得更准确的红外显著图。其中,通过边缘检测算子和数学形态学算子相结合的方法提取红外目标形状特征,增强了空域显著性图对红外目标的突出特性及对红外背景的抑制作用;通过频域和空域显著性图相融合生成全局显著性图,引导红外显著目标的检测。该方法为红外...  (本文共130页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)

空间遥感红外与可见光图像快速配准算法研究

图像配准是指将从不同传感器或者在不同时间获取的多幅图像,变换到同一坐标系下的过程。遥感图像配准是遥感图像信息利用的重要一步,是后续遥感图像处理的基础。随着传感器制造技术与工艺的日益成熟,传感器的重量、体积都在大幅缩小,在同一系统中集成多个成像传感器具备了可行性,可以同时获得多种数据资源。将获得的数据结合利用,可以有效地提高遥感图像的利用效率,使遥感资源发挥更大的作用,目前空间遥感图像在环境监测、军事侦察、灾害救援等多个领域发挥着重要作用。在遥感成像中,可见光与红外传感器成像机理不同,可见光传感器探测的主要是物体的反射光,现在的可见光图像一般分辨率较高,图像中物体的细节清晰,但是可见光传感器容易受到天气和光照度等自然条件影响;红外传感器利用物体热辐射原理成像,反映物体温度与材料信息,能够昼夜工作。所以将可见光传感器和红外传感器结合使用不仅可以增强场景信息间的互补性还可以满足全天时监测的需求。由于红外波段和可见光波段具有不同的光谱特...  (本文共138页) 本文目录 | 阅读全文>>

《光电工程》2010年03期
光电工程

基于特征能量加权的红外与可见光图像融合

0引言图像融合是指综合两个或多个源图像的信息以获取对同一场景的更为精确、全面、可靠的图像描述。红外传感器能够获取目标的红外辐射,记录的是目标自身的红外辐射信息。可见光图像的噪声含量较低,提供的细节信息较为丰富。因此前视红外与可见光图像的融合将有利于综合前视红外图像较好的目标指示特性和可见光图像的场景信息。文献[4]提出的融合方法,高频部分采用局部方差对分解后的系数进行选取,低频部分采用能量加权方式,获得较好的融合效果,但未考虑源图像对应像素间的相关性和低频信息挖掘不充分,必定在一定程度上影响融合性能。文献[7]基于图像分割的融合方法效果较好,但分割过程较为复杂,运算量大,且融合性能依赖于分割算法。具有平移不变性的非采样Contourlet变换弥补了小波和Contourlet变换的缺陷。本文提出一种基于新的能量加权的NSCT红外与可见光图像融合方法,该方法首先对图像进行分解,计算低频部分的像素特征能量,用新的能量进行加权融合,实验...  (本文共5页) 阅读全文>>

天津大学
天津大学

红外与红外偏振/可见光图像融合算法研究

红外成像技术因其具有诸多的优势而被广泛地应用于军事、遥感、工业检测、安防等领域。然而,传统的红外成像系统是利用物体的温度差和热辐射率差来获取目标场景的灰度图像,这些图像对比度较低、目标模糊,因此,红外图像视觉效果一般不佳。在某些情况下,红外成像甚至存在着对目标探测失效、误判率较高以及跟踪失败等问题,近年来,随着红外伪装技术的快速发展,上述问题显得尤为突出。可见光图像能有效地揭示场景的背景细节信息,为红外目标补充良好的视觉背景,有助于对目标的定位、分析、跟踪等。红外偏振成像技术根据目标物之间的不同偏振信息识别目标,它突破了传统红外成像依赖于物体温度的限制,能够显著地提高对红外目标的识别率。因此,将红外图像与红外偏振图像/可见光图像进行信息融合对提升成像探测系统的性能具有重要的意义。本文以红外与红外偏振图像、红外与可见光图像为研究对象,深入分析了现有图像融合算法的不足,并在此基础上开展了图像融合算法的研究。论文的主要研究内容及创新点...  (本文共155页) 本文目录 | 阅读全文>>