张宝辉
- 作品数：8 被引量：45H指数：5
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 自适应复杂背景干扰的运动目标检测算法被引量：4
- 2017年
- 基于视频图像的运动目标检测,是根据目标的像素特征来判别出相对于背景运动的目标,当图像背景动态变化时,将难以区分背景和运动目标的像素特征,易造成检测错误。复杂背景下的运动目标检测是一大难点,目前主流的运动目标检测算法在背景灰暗、水面波动、气流颤动等复杂背景干扰下,难以准确地检测出运动目标。针对上述问题,提出一种自适应复杂背景干扰的运动目标检测算法,采用新的前景判断和背景模型更新方法,同时设计了一种创新型自适应阈值更新方法,当视频背景变化时,自动更新阈值。该算法增强了对复杂背景、镜头抖动的抗干扰能力,通过各种视频测试,背景点检测正确率达到0.9958,前景点检测正确率达到0.8012,极大提高了前景检测率,而且该算法满足高实时性要求,对复杂背景下的运动目标检测有显著效果。
- 王东京张宝辉陈弘原王润宇吴杰吴旭东
- 关键词：运动目标检测自适应阈值
- 基于视觉显著区域的红外图像增强算法研究被引量：7
- 2017年
- 人眼对于感兴趣区域的视觉关注度更高,为了实现对相关区域的图像增强,本文提出了基于视觉显著区域的红外图像增强算法。本算法通过去雾预处理使图像在检测时获取更加完整的显著性区域,再对该区域采用分层差分表达理论,把高层的差分向量换算到低层,最终计算显著性区域的差分向量以及图像的全局变换函数,实现图像增强。实验结果表明,本文算法对显著性区域的增强效果明显,合理地突出了显著性区域,增强图像的同时对原图边缘细节的保持能力很好。
- 汪忱张宝辉王虹李中文
- 关键词：视觉显著性红外图像增强去雾
- 红外图像校正与增强技术研究现状被引量：12
- 2017年
- 非均匀校正和视觉增强是红外图像处理的关键性技术,其主要是为了解决红外系统在光学、焦平面、读出电路等设计和工艺中存在的问题。基于此,在非均匀校正方面,概述了近年来基于场景的非均匀校正技术和去除"鬼影"现象的发展现状。在视觉增强方面,从灰度值的动态压缩角度阐述了传统方法和红外图像细节增强技术的最新研究成果,以及640×512中波数字化焦平面探测器在增强方面采用的最新技术和成像效果;并从分辨率增强角度介绍了"微扫"技术在红外系统分辨率增强方面的突破技术和相关产品。最后,对红外图像处理发展趋势进行了展望。
- 张宝辉姚立斌张巍伟陈莹妍王润宇
- 关键词：红外图像处理非均匀校正分辨率增强
- 基于人眼视觉的红外图像增强算法及其FPGA实现
- 2017年
- 考虑到红外图像通常是人眼进行观测,本文基于人眼视觉特性,提出一种红外图像的对比度增强算法。该算法首先对图像进行分层差分表达,统计其差分像素对,并把高层的差分变量换算到低层,最终计算得到全局差分变量以及图像的全局变换函数,实现图像增强。实验结果表明,该算法可对人眼感官中较突出的目标进行增强,提高图像的视觉效果。在FPGA中实现算法时,占用资源少且实时性强,具有一定的应用价值。
- 汪忱王虹张宝辉
- 关键词：人眼视觉特性FPGA红外图像增强
- 改进的神经网络非均匀性校正算法研究被引量：6
- 2016年
- 针对传统神经网络非均匀性校正算法所存在的像素点期望值估计不准确、场景长时间静止时校正图像发生衰退以及校正图像出现鬼影的问题,在原有的神经网络算法的基础上做了进一步的改进。主要包括三个部分:首先,计算场景的局部方差,设置合理判断阈值,区别不同的场景区域;再通过比较前后两帧场景的绝对误差值,判别场景是否静止,来控制校正参数是否更新;然后利用图像配准的方法,计算出帧间位移,对校正步长做出修正。最后与传统神经网络算法进行对比实验,结果表明,改进的神经网络算法在鬼影抑制和非均匀性校正方面都具有较好的效果。
- 陈芳林张宝辉汪贵华杨开峰于世孔
- 关键词：神经网络非均匀性图像配准红外图像
- 基于伪暗原色的红外增强技术研究被引量：5
- 2016年
- 基于红外图像与可见光雾化图像之间的相似性,通过比较红外图像的灰度均值和图像亮暗程度的灰度阈值,实现图像亮暗的自动判别,进而判断图像是否需要灰度反转。对原图或原图灰度反转图采用类似可见光去雾的暗原色先验算法——伪暗原色算法求出红外图像的粗糙透射率,结合导向滤波实现粗糙透射率的细化,依据大气散射物理模型得到最终增强的红外图像。实验结果表明,采用伪暗原色红外图像增强的算法可以提高红外图像的对比度,突出其细节,提高其信噪比,并且具有良好的视觉效果。
- 曹慧张宝辉陈磊杨开峰
- 关键词：红外图像增强
- 地空背景下红外弱小运动目标检测被引量：5
- 2018年
- 受到云层飘移、树木晃动、背景噪声杂波等因素的影响,红外弱小目标在地空背景下无法被精确检测。针对这个问题,本文提出了一种融合时空结构张量的背景差分检测算法。首先,通过当前图像与背景模型的比对确定出运动变化的全部像素,再用前景点计数的方法消除噪声等因素造成的孤立点错误检测;然后,时空结构张量模块利用连续帧图像的时间空间信息检测出运动块;最后,对前景目标像素和前景目标块进行融合操作,并将目标区别于背景二值化显示。与其它算法对比的实验结果表明,本文提出的算法具有稳定的检测率,且虚警率有明显降低,是地空背景下红外弱小运动目标检测的有效方法。
- 杨慧张宝辉沙涛王东京王润宇
- 关键词：目标检测红外弱小目标背景差分
- 基于目标增强的红外与可见光图像融合技术研究被引量：6
- 2017年
- 针对红外和可见光图像融合算法中存在背景模糊和目标不清晰等问题,提出一种基于目标增强的红外与可见光图像融合算法。首先,利用均值滤波的方法获得透射率的粗估计,通过图像统计信息实现粗透射率的细化,依据大气散射模型实现红外图像的目标增强;然后,对目标增强的红外图像和可见光图像采用改进的Prewitt算子进行边缘检测,并将检测结果二值化,对边缘部分采用基于二值信息的融合规则,对非边缘部分采用比值加权分析的融合规则。实验结果表明,采用基于目标增强的图像融合算法不仅能凸显红外图像的目标信息,还能尽可能多的保留可见光图像丰富的细节信息,具有更好的视觉效果和更高的客观质量评价指标。
- 黄慧张宝辉席峰吴旭东
- 关键词：图像融合大气散射模型PREWITT算子
