基于效果反饋的多模圖像融合與跟蹤算法研究.pdf

1、隨著“平安城市”建設(shè)的開展，基于可見光攝像機(jī)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)開始廣泛部署在城市的各個角落。對重要區(qū)域進(jìn)行全天候、自動、實時的智能視頻監(jiān)控，已經(jīng)受到了世界各國的高度重視。熱紅外攝像機(jī)獲取目標(biāo)的紅外熱輻射，可根據(jù)探測目標(biāo)與周圍環(huán)境間的熱輻射差異來檢測目標(biāo)，具有全天候全時段工作能力，是可見光攝像機(jī)的一種有益補充。
　　本文對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中涉及的可見光與紅外圖像融合與跟蹤算法進(jìn)行研究，包括基于靜態(tài)圖像的表示型融合和基于動態(tài)圖像的分析型融

2、合。論文主要工作如下：
　　首先，闡述了本文的研究背景及意義，對研究智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中涉及的多模圖像融合與跟蹤算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。
　　其次，為充分利用紅外圖像中的人造目標(biāo)指示特性和可見光圖像豐富的背景信息，提出了一種基于效果評估的可見光與紅外圖像區(qū)域級反饋融合算法。該算法首先對待融合圖像進(jìn)行NSCT變換，將其分解為低頻和高頻部分。同時采用分形特征對紅外圖像進(jìn)行人造目標(biāo)增強(qiáng)，通過閾值分割得到目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域。在

3、設(shè)計低頻融合規(guī)則時，根據(jù)選取目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域的加權(quán)融合系數(shù)作為參數(shù)，根據(jù)圖像融合效果評估的量化指標(biāo)，運用遺傳算法進(jìn)行參數(shù)的優(yōu)化求解。對高頻部分采用基于區(qū)域的加權(quán)平均融合規(guī)則。最后，利用優(yōu)化后的融合系數(shù)進(jìn)行NSCT逆變換得到融合圖像。實驗表明，該算法有效結(jié)合了紅外圖像的目標(biāo)信息與可見光圖像的背景信息，融合后圖像具有更強(qiáng)的對比度，有利于進(jìn)行戰(zhàn)場態(tài)勢顯示和目標(biāo)識別任務(wù)。
　　再次，針對復(fù)雜環(huán)境下引起的目標(biāo)失跟問題，提出了一種基于模型互

4、更新的可見光與紅外圖像融合跟蹤算法?；诎岩曈X跟蹤問題視為“中心-周圍”分類的思想，首先從可見光與紅外圖像中分別提取目標(biāo)及周圍像素點的特征，然后采用Boosting算法訓(xùn)練得到跟蹤模型?；诜诸惤Y(jié)果計算像素點的置信度，采用決策級融合方法得到似然圖像，通過均值漂移算法估計目標(biāo)位置。最后在“互訓(xùn)練”框架下結(jié)合目標(biāo)跟蹤結(jié)果進(jìn)行模型的互更新。實驗結(jié)果表明，該算法提高了跟蹤的魯棒性，有效利用了多模圖像的信息。
　　采用多模視頻監(jiān)控設(shè)備進(jìn)行了