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通过融合可见光与红外图像实现无人水面艇目标的有效检测

DOI:10.1080/00051144.2018.1541150 期刊:Automatika 出版年份:2018 更新时间:2025-09-09 09:28:46
摘要: 无人水面艇(USV)的研究进展对人类离岸作业具有重要意义。目标检测是USV应用的基础。海浪、蛙类和光照是通过可见光与红外图像实现精确目标检测的最重要影响因素。本文提出一种可见光/红外图像加权平均融合算法:首先要求可见光/红外设备采集目标周边信息并进行特征分析,完成去雾与降噪预处理以提升图像分割精度;其次分别对可见光与红外目标图像进行特征提取并完成目标识别;最后通过可见光与红外图像检测目标的加权平均实现图像融合,该融合采用匹配矩阵表征两幅图像的相似度,当两图像高度相似时采用像素加权方式进行融合,有效提升了检测精度。研究者在个人计算机上使用MATLAB 2015a进行了大量仿真,结果验证了目标检测与识别的成功率。
作者: Xuefeng Dai,Jianqi Zhao,Dahui Li
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研究概述 实验方案 设备清单

为提升无人水面艇在海上的自主能力,成功完成对海洋目标的探测与识别是必要的。

已讨论加权平均融合方法。从计算机仿真的角度评估了该算法的有效性和实用性。通过比较融合后获得的图像,可实现预期目的,从而使无人水面艇能够克服天气、黑夜等海面不利因素的影响。

在图像处理过程中,也存在一些难以克服的问题,例如当前技术下纹理细节未能达到预期值。

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