基于車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)的圖像彩色化與三維重建.pdf

1、隨著車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)在民用領(lǐng)域的普及，車載紅外的研究工作逐漸被人們所關(guān)注。由于車載紅外圖像本質(zhì)上是一種灰度圖像，有著對(duì)比度低、辨識(shí)度低等特點(diǎn)，不便于駕駛員對(duì)于這類圖像的觀察理解。因此研究如何使得紅外圖像中所包含的信息更好的展現(xiàn)出來(lái)具有非常重要的意義。
　　紅外圖像彩色化技術(shù)和紅外圖像的三維重建技術(shù)都可使車載紅外圖像的表現(xiàn)力大大增強(qiáng)。但是現(xiàn)階段這兩種技術(shù)的研究并不深入，并且這兩種紅外圖像增強(qiáng)的算法還未很好地進(jìn)行結(jié)合。
　　

2、本文以車載紅外圖像彩色化算法與車載紅外圖像三維重建算法為主要研究?jī)?nèi)容。實(shí)現(xiàn)了車載紅外圖像的彩色化并與現(xiàn)階段已存在的彩色化算法進(jìn)行對(duì)比，同時(shí)針對(duì)紅外圖像的特點(diǎn)，借鑒于可見光圖像的三維重建算法并將其進(jìn)行優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)紅外圖像的彩色三維重建。
　　論文主要內(nèi)容分三部分：第一部分是車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)的系統(tǒng)框架介紹，以及車載紅外圖像彩色化和三維重建算法的現(xiàn)有基本理論方法的概述；第二部分主要介紹了本文中提出的基于隨機(jī)森林和超像素分割優(yōu)化的紅

3、外圖像彩色化算法和基于標(biāo)簽轉(zhuǎn)移的紅外圖像彩色化算法。第三部分使用基于面板參數(shù)馬爾可夫場(chǎng)模型的圖像三維重建算法對(duì)紅外圖像進(jìn)行三維重建，并將彩色化后的紅外圖像進(jìn)行三維重建。
　　論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)有以下幾個(gè)部分：
　　1、提出了基于超像素分割和直方圖統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的車載紅外圖像彩色化算法。該算法與現(xiàn)有的一些彩色化算法相比在處理正確率和算法效率方面有明顯的優(yōu)勢(shì)。
　　2、創(chuàng)新性地將標(biāo)簽轉(zhuǎn)移算法運(yùn)用到紅外圖像的彩色化算法中，解決了彩

4、色化算法分類數(shù)目單一的問(wèn)題。該方法可以檢測(cè)出紅外圖像除天空、地面、樹木和行人以外的其它場(chǎng)景，細(xì)化了場(chǎng)景的分類。
　　3、借鑒于可見光彩色圖像的三維重建方法，將基于面板參數(shù)馬爾科夫場(chǎng)模型的三維重建算法成功應(yīng)用于車載紅外圖像的三維重建中，并針對(duì)紅外圖像的特點(diǎn)，對(duì)該算法進(jìn)行了局部?jī)?yōu)化處理。該三維重建算法具有圖像的假設(shè)條件少、適應(yīng)性高的特點(diǎn)，可以很好地進(jìn)行車載紅外圖像三維重建的工作。
　　4、最后本文將車載紅外圖像彩色化和三維重建進(jìn)