图像融合在计算机视觉应用中扮演着至关重要的角色,特别是在需要整合多个信息源以增强分析和决策能力的场景中。在本研究中,我们提出了一种新颖的方法,利用双尺度显著性检测来融合可见光(VL)和红外(IR)图像。所提方法利用VL和IR图像之间的互补性,以增强融合图像的整体视觉感知和信息内容。首先,我们分别在两个不同尺度...
摘要:针对基于可见光图像的装甲目标检测算法易受地面复杂环境干扰的问题,提出一种基于可见光与红外图像融合的装甲目标检测算法,通过卷积神经网络自适应融合可见光和红外图像特征,提高对地面复杂环境下装甲目标的检测精度。针对装甲目标检测任务,通过实拍的方式构建一个在复杂地面环境下的可见光-红外装甲目标数据集(VTAV);...
专利摘要显示，本发明提供一种基于红外与可见光融合的侵入检测识别方法、系统与介质，该方法包括：获取红外相机以及可见光相机在同一时刻探测的图像，分别为红外图像与可见光图像；将红外图像与可见光图像进行几何校正，使二者的视角与尺度一致；将红外与可见光图像进行像素级加权融合，基于自适应ELMAN神经网络确定加权系数并...
基于卷积神经网络的红外-可见光融合图像智能检测应用.pdf,摘要 摘要 随着社会经济的不断发展,市场对基于视觉传感器的智能监控系统的需求 越来越大。智能监控系统通常由视觉传感器硬件与负责硬件调度、视频记录、 目标检测的软件平台而构成。通过对目标区域进行视频采集、检
基于显著目标检测的红外和可见光图像融合算法设计与实现java,1.FaterRCNN检测网络下载2.FLIR数据集准备数据集的具体格式和内容请看FLIR数据集介绍在该数据集中提供的annotations文件为json,需要将其转换为xml,由于我之前使用yolov5网络训练,所以目前我使用的转换方法是
基于语义融合对KAIST红外行人数据集的红外和可见光图像进行融合.首先,面对越来越复杂的红外场景,行人检测的精度要求越来越高.针对YOLOv5s对红外图像行人特征提取困难问题,为最大限度地提取有利于检测的红外行人特征,引入多尺度注意力模块.该模块在浅层特征提取阶段,通过ECA注意力机制,扩展特征提取模块C3厚度,实现对浅...
一种基于可见光与红外图像融合的目标检测方法,建立实验数据集,包括可见光图像数据集和红外图像数据集;使用YOLOv4算法作为基础网络对可见光图像和红外图像分别进行检测;通过D‑S证据理论决策级加权融合的方式对可见光图像和红外图像中同时准确检测到的目标的检测框位置进行融合,从而得到融合图像中对应目标的准确检测框位置...
红外图像的显著性图，并进一步通过改进伽马校正进行增强，同时应用同态滤波增强可见光图像。然 后，对红外图像与增强的可见光图像进行NSST 分解，利用显著性图指导低频部分进行融合；同时设 定区域能量取大规则指导高频部分融合。最后，通过NSST 逆变换重构融合图像。实验结果表明，本 文方法在平均梯度、信息熵、空间频率...
运动目标检测的红外与可见光图像融合方法
在可见光和红外图像融合中,显著性检测是一个关键的步骤。显著性检测是指从图像中提取出显著区域,即吸引人眼注意力的区域。这些显著区域通常包含了图像中的重要信息,因此在图像融合中起着重要的作用。在传统的图像融合方法中,通常使用全局显著性检测方法,但这些方法对于不同尺度的显著区域检测效果并不理想。