基于轮廓跟踪的车载红外视频彩色化方法

提出一种车载红外视频快速彩色化方法,利用轮廓特征点跟踪获取每帧物体类别的轮廓区域,采用类别特征色彩对各区域传递色彩。构建各景物样本特征色彩集,以各类景物在自然彩色图像中表现出来的特征色彩作为红外图像中对应景物的色彩;利用改进的高效K-Means方法对红外关键帧进行聚类,得到分割区域,提取轮廓特征点;通过KLT算法跟踪特征点,得到其在下一帧中的位置并同时修正,采用B样条插值进行轮廓复原,得到该帧的各类别轮廓区域;最后将特征色彩按类别赋予各区域,从而给各帧图像着上合适的颜色,实现红外视频序列的快速彩色化。实验结果表明,该方法与基于运动估计的算法相比可提高近5倍的处理速度,并且能够得到与自然景物色彩较接近的彩色化视觉效果。

车载红外图像的行人检测与跟踪技术

针对车载红外图像的特点,采用基于区域估计的帧差法实现车载红外图像中的行人检测,再通过行人的几何特征和运动速率特征进行行人的识别,最后运用轮廓矩匹配算法进行行人的跟踪。实验结果表明所采用的方法具有较好的行人检测及跟踪效果。

基于单目深度估计的红外图像彩色化方法

针对夜视红外图像深度信息估计问题,根据红外图像的特点,用地平线检测和最大类间方差法分割得到一幅具有深度信息的图像,然后运用透视学中饱和度、色调对比度与深度的关系,用色彩传递算法对红外图像做彩色化处理,得到一幅视觉上具有立体感的彩色红外图像。

网络空间中基于视频监控的安防技术分析

针对依靠人工的视频监控已无法满足当前安防需求的情况,对网络空间中基于视频监控的安防技术进行了综合分析和研究。首先,介绍了安防工作在社会生活中的应用和视频监控的发展历程。其次,概述国内外智能视频监控系统的研究现状,分析国内外相关研究的具体案例。最后,介绍了智能视频监控安防算法框架并分析了相关热点技术,如目标检测、目标跟踪、异常行为识别技术等。全面综合分析了网络空间中基于视频监控的安防技术的现状和趋势,对该领域的研究和实践具有重要参考价值。

基于针孔成像原理的监控摄像机标定方法

为降低一般安防视频监控场景下摄像机标定的难度、提高方法的通用性,提出了基于针孔成像原理的监控摄像机标定方法。该方法通过分析针孔成像原理和一般安防视频监控场景特点,采用在图形界面中手工确认图像中已知世界坐标系中的目标点以获取像素坐标系位置的方法,通过矩阵变换快速实现摄像机标定。实验表明,该方法操作简明易懂,精度可满足一般安防视频监控的需求,具有实际应用价值。