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夜视视频序列的彩色化方法研究
作 者: 谯帅
导 师: 孙韶媛
学 校: 东华大学
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 彩色夜视 视频序列 颜色查找表 KLT算法 轮廓复原
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 24次
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内容摘要
由于夜视图像为对比度较低的单色图像,灰度等级有限,彩色化的夜视图像可通过人眼的色彩感知获取更丰富的场景信息,从而改善场景的深度感知,提高目标识别和探测效率,减少视觉疲劳和判断时间。因此彩色夜视技术成为当前国内外夜视领域的研究热点,在军用及民用方面都有广泛应用。和静止的夜视图像相比,动态的夜视视频序列中隐藏着运动信息,将夜视视频序列彩色化可以更有效的将夜视技术服务于军用及民用。本课题在静态夜视图像彩色化的基础上,研究动态夜视视频序列的彩色化技术,从而扩大彩色夜视的实用性。论文首先对夜视图像的成像原理给予了阐述,并介绍了夜视图像不同于普通灰度图像的特征。对夜视图像的经典彩色化算法进行了总结和探讨。其次,针对同时获取的同一场景的红外(>700nm)和微光(<700nm)图像,提出基于颜色查找表的双波段视频彩色化算法。首先由微光与红外图像融合后通过色彩传递的方法,得到具有突出目标和清晰背景细节的自然感彩色图像,建立初步的颜色查找表,然后采用色彩修补的方式得到完整的颜色查找表。此后的双波段视频序列,在查找表中找到对应的色彩值,实现快速彩色化。由于使用颜色查找表,省去了空间转换和匹配传递的过程,计算量大大减少。并且颜色表中的颜色值是由色彩传递得到的,彩色化后的图像具有较真实的自然感。最后,针对车载红外视频序列,提出一种快速彩色化的方法,利用轮廓特征点跟踪来获取每帧物体类别的轮廓区域,采用类别特征色彩对各区域传递色彩。首先构建各景物样本特征色彩集,以各类景物在自然彩色图像中表现出来的特征色彩,作为夜视图像中对应景物的色彩;利用改进的高效K-Means方法对红外关键帧进行聚类,得到较好的分割区域,提取轮廓特征点;通过KLT算法跟踪特征点,得到其在下一帧中的位置并及时修正,采用B样条插值进行轮廓复原,得到该帧的各类别轮廓区域。对每帧区分好的类别区域,将特征色彩按类别赋予该区域,从而给物体着上合适的颜色,实现红外视频序列的快速彩色化。实验结果表明,该方法提高了处理的速度,能够得到较理想的效果。
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全文目录
摘要 5-7 ABSTRACT 7-9 目录 9-11 1 绪论 11-19 1.1 引言 11 1.2 选题背景及意义 11-12 1.3 国内外研究现状 12-17 1.3.1 国外研究现状 13-16 1.3.2 国内研究现状 16-17 1.4 论文的主要研究工作 17 1.5 论文的结构安排 17-18 1.6 本章小结 18-19 2 夜视图像特点分析 19-28 2.1 引言 19 2.2 夜视系统的组成及分类 19-20 2.3 夜视图像成像原理 20-24 2.3.1 红外成像原理 20-23 2.3.2 微光成像原理 23-24 2.4 夜视图像基本特性 24-27 2.4.1 外图像的特性 24-26 2.4.2 微光图像的特性 26-27 2.5 本章小结 27-28 3 静态夜视图像彩色化 28-41 3.1 引言 28 3.2 颜色与颜色空间 28-32 3.2.1 色彩概念 28-29 3.2.2 颜色空间 29-32 3.3 夜视图像伪彩色算法 32-35 3.3.1 伪彩色编码法 32-33 3.3.2 彩色空间组合法 33-35 3.4 经典真彩色算法 35-40 3.4.1 色彩传递概念 35-36 3.4.2 多源波段色彩传递算法 36-38 3.4.3 单波段夜视图像上色算法 38-40 3.5 本章小结 40-41 4 双波段视频融合彩色化算法 41-53 4.1 引言 41-42 4.2 颜色查找表 42 4.3 生成彩色化图像 42-47 4.3.1 图像选取 42-43 4.3.2 假彩色融合 43 4.3.3 微光图像彩色化 43-45 4.3.4 特征级融合 45-47 4.3.5 融合图像彩色化 47 4.4 建立颜色查找表 47-50 4.4.1 初步建立二维颜色查找表 47-49 4.4.2 建立完整的二维颜色查找表 49-50 4.4.3 颜色表的使用 50 4.5 实验结果与分析 50-52 4.6 本章小结 52-53 5 车载红外视频彩色化算法 53-68 5.1 引言 53-54 5.2 车载夜视辅助系统 54-56 5.3 基于轮廓跟踪的红外视频彩色化 56-64 5.3.1 构建景物类别特征色彩数据集 56-57 5.3.2 关键帧处理 57-59 5.3.3 轮廓特征点提取与跟踪 59-62 5.3.4 轮廓恢复算法 62-63 5.3.5 算法总结及后续帧的彩色化 63-64 5.4 实验结果及分析 64-67 5.5 本章小结 67-68 6 总结与展望 68-70 6.1 本文的工作总结 68-69 6.2 今后的研究方向与展望 69-70 参考文献 70-75 攻读硕士学位期间参与的科研项目和发表的学术论文 75-76 致谢 76
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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