雙目紅外顯著目標(biāo)提取及其硬件實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著夜視技術(shù)的發(fā)展，紅外探測(cè)器被廣泛地應(yīng)用在無人駕駛、機(jī)器導(dǎo)航、虛擬現(xiàn)實(shí)及醫(yī)學(xué)圖像處理等領(lǐng)域。由于單紅外相機(jī)只能采集圖像的表層信息，不利于捕捉深度信息，因此利用雙目立體夜視技術(shù)來實(shí)現(xiàn)圖像場(chǎng)景的三維重建是發(fā)展的趨勢(shì)。本文基于雙目立體夜視原理，研究了極線校正、顯著目標(biāo)檢測(cè)，設(shè)計(jì)并搭建雙目紅外顯著目標(biāo)提取硬件平臺(tái)。
　　雙目立體夜視利用左右紅外相機(jī)進(jìn)行圖像采集，由于存在裝配誤差，不能確保兩路相機(jī)處于完全水平狀態(tài)，導(dǎo)致圖像對(duì)不滿足極限約束

2、等缺陷，本文研究了基于單一變換矩陣的極線校正方法。該方法利用左圖作為基準(zhǔn)圖，對(duì)右圖像進(jìn)行線性變換，使得變換后的右圖像與原始左圖像為校正后的圖像對(duì)。
　　針對(duì)雙目紅外顯著目標(biāo)檢測(cè)，本文提出并研究了基于LARK的局部特征的全局對(duì)比度顯著性檢測(cè)方法。該方法利用局部特征協(xié)方差矩陣作為特征值進(jìn)行顯著性檢測(cè)，通過引入空間加權(quán)信息和亮度權(quán)值信息，將局部顯著性檢測(cè)擴(kuò)展到全局顯著性檢測(cè)。該方法不僅運(yùn)用了圖像的特征信息來衡量顯著性，同時(shí)考慮了全局對(duì)比

3、度和空間相干性來區(qū)分顯著目標(biāo)和背景。
　　針對(duì)基于背景信息的顯著性檢測(cè)，本文提出并研究了一種有效的距離估算模型。該模型利用像素之間的距離來提煉邊界超像素，同時(shí)利用邊界對(duì)比度，精化邊緣信息，最終達(dá)到改善顯著模型檢測(cè)效果。
　　針對(duì)系統(tǒng)硬件化實(shí)現(xiàn)，設(shè)計(jì)并搭建了基于多核DSP6678和FPGA為核心的硬件平臺(tái)。將極線校正及顯著提取等算法集成到硬件系統(tǒng)中，并在不同場(chǎng)景下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠達(dá)到實(shí)時(shí)性處理，并且能很好的提