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”建設的開展，基于可見光攝像機的視頻監(jiān)控系統(tǒng)開始廣泛部署在城市的各個角落。對重要區(qū)域進行全天候、自動、實時的智能視頻監(jiān)控，已經受到了世界各國的高度重視。熱紅外攝像機獲取目標的紅外熱輻射，可根據探測目標與周圍環(huán)境間的熱輻射差異來檢測目標，具有全天候全時段工作能力，是可見光攝像機的一種有益補充。
　　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外研究現(xiàn)狀進行了綜述。
　　其次，為充分利用紅外圖像中的人造目標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行人造目標增強，通過閾值分割得到目標區(qū)域與背景區(qū)域。在

3、設計低頻融合規(guī)則時，根據選取目標區(qū)域與背景區(qū)域的加權融合系數(shù)作為參數(shù)，根據圖像融合效果評估的量化指標，運用遺傳算法進行參數(shù)的優(yōu)化求解。對高頻部分采用基于區(qū)域的加權平均融合規(guī)則。最后，利用優(yōu)化后的融合系數(shù)進行NSCT逆變換得到融合圖像。實驗表明，該算法有效結合了紅外圖像的目標信息與可見光圖像的背景信息，融合后圖像具有更強的對比度，有利于進行戰(zhàn)場態(tài)勢顯示和目標識別任務。
　　再次，針對復雜環(huán)境下引起的目標失跟問題，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及周圍像素點的特征，然后采用Boosting算法訓練得到跟蹤模型。基于分類結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位置。最后在“互訓練”框架下結合目標跟蹤結果進行模型的互更新。實驗結果表明，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)控設備進行了