本文選題：自動(dòng)對(duì)比度調(diào)整 + 視覺(jué)顯著性�。� 參考：《紅外與激光工程》2017年06期

【摘要】：提出了一種復(fù)雜地面背景下的紅外車(chē)輛檢測(cè)算法。首先,提出一種新的自適應(yīng)分段線性灰度拉伸方法來(lái)增強(qiáng)當(dāng)圖像整體亮度偏低時(shí)的目標(biāo)信息。其次,利用拉伸后圖像的顯著性圖生成目標(biāo)潛在的興趣區(qū)。再次,利用平均梯度法在興趣區(qū)內(nèi)進(jìn)行目標(biāo)的邊緣再分割,完成目標(biāo)精確分割檢測(cè)。最后,利用車(chē)輛的紅外融合特征計(jì)算目標(biāo)置信度,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行評(píng)估和確認(rèn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:對(duì)實(shí)際拍攝的紅外圖像進(jìn)行檢測(cè)的算法可有效地檢測(cè)出地面車(chē)輛目標(biāo)。
[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.
【作者單位】： 光電控制技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)航空工業(yè)集團(tuán)公司洛陽(yáng)電光設(shè)備研究所;華中科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：航空科學(xué)基金(20135179007)
【分類(lèi)號(hào)】：E919;TP391.41

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本文編號(hào)：2057402