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基于对抗生成的轻量化红外图像增强网络 被引量：1
1
作者 程江华 潘乐昊 +3 位作者 刘通 程榜 李嘉元 伍智华 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第3期484-491,共8页
目前,红外成像技术在医学、安保、环境监测、军事探测等方面获得了广泛应用。然而,由于低成本红外成像设备的固有缺陷及大气环境对热辐射传导的影响,导致其采集的图像亮度较暗、细节模糊、对比度低,影响后续图像语义分析及目标检测识别... 目前,红外成像技术在医学、安保、环境监测、军事探测等方面获得了广泛应用。然而,由于低成本红外成像设备的固有缺陷及大气环境对热辐射传导的影响,导致其采集的图像亮度较暗、细节模糊、对比度低,影响后续图像语义分析及目标检测识别等任务。传统基于模型的红外图像增强方法常需利用图像先验信息,模型参数与场景相关,模型泛化能力不强;基于深度学习的红外图像增强算法有助于增强红外图像质量,但结构冗余,不利于边缘端部署。生成对抗网络(GAN)可以通过判别器和生成器两个网络的轮流对抗训练显著提升红外图像增强效果,但网络训练参数量大,边缘端部署占用资源多,运算复杂度高。本文设计了一种基于对抗生成的轻量化红外图像增强网络,通过在GAN模型的基础上增加多层次特征融合结构并设计多尺度损失函数,提升了特征提取效率并减少了网络层数,在提升图像质量的同时提高了增强效率,利于算法的边缘端部署。实验表明,本文方法在同等参数量下,通过添加多层次特征融合结构和多尺度损失函数,兼顾了图像的全局和局部特征,保证了细节信息不丢失,在提高网络性能的前提下未明显增加计算复杂度;在红外图像增强效果相当的情况下,模型参数量降低75.0%,边缘端设备推断时间降低32.07%。 展开更多
关键词 红外图像增强 深度学习 轻量化网络 生成对抗
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一种基于红外图像的空间目标探测方法
2
作者 苏振华 刘新颖 +5 位作者 丁奕冰 李季 张玉梅 尹亮 何振东 张晓俊 《航天器环境工程》 CSCD 2024年第1期27-33,共7页
针对空间环境中的监视高速运动小目标的需求,提出一种基于红外图像的空间目标探测方法,实现对空间非合作目标的检测、跟踪与识别。根据目标红外特性,目标检测过程采用阈值分割算法分割目标,通过重心法提取目标质心,采用星图匹配方法剔... 针对空间环境中的监视高速运动小目标的需求,提出一种基于红外图像的空间目标探测方法,实现对空间非合作目标的检测、跟踪与识别。根据目标红外特性,目标检测过程采用阈值分割算法分割目标,通过重心法提取目标质心,采用星图匹配方法剔除恒星背景;目标跟踪识别过程采用轨迹关联算法进行多目标编批及轨迹跟踪,采用基于目标运动速度信息和方向矢量信息的目标分类算法最终识别目标。实验结果表明,应用该方法能够在1 s内实现空间目标探测,满足空间环境监视对目标探测的实时性好、检测概率高、虚警概率低等要求。 展开更多
关键词 空间环境监视 红外图像 目标探测 目标特性
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基于空间非一致模糊核标定的红外图像超分辨率重建方法
3
作者 曹军峰 丁庆海 罗海波 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期217-226,共10页
近年来,红外成像系统在工业、安防、遥感等领域获得了广泛的应用,但由于制造工艺及成本制约,红外系统的分辨率仍然较低。基于深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术是提高红外图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上取... 近年来,红外成像系统在工业、安防、遥感等领域获得了广泛的应用,但由于制造工艺及成本制约,红外系统的分辨率仍然较低。基于深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术是提高红外图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上取得了显著进展,但应用于实际场景图像时容易出现伪影或图像模糊等现象。造成这种性能差异的主要原因是目前方法大多假定造成图像退化的模糊核是空间一致的,然而实际红外光学系统不可避免地存在像差、热离焦等,由此造成的图像模糊的模糊核并非空间一致的。针对这一问题,提出了一种非盲模糊核估计方法,通过采集特定的靶标图像,并设计模糊核估计网络,求解空间非一致模糊核;设计基于图像分块的超分辨率重建方法,将图像块和对应区域的模糊核一起输入非盲超分辨率重建网络进行子块图像重建,再通过子块合并和重叠区域图像融合,得到最终的高分辨率图像。实验结果表明,光学系统自身引起了模糊核随空间位置缓慢变化,在实验室条件下标定模糊核并基于图像分块进行超分辨率重建的方法可显著提高红外图像超分辨率重建的效果。 展开更多
关键词 超分辨率重建 空间非一致模糊 模糊核估计 红外图像
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基于ToF红外图像的手部轻量化检测算法设计与优化
4
作者 葛晨阳 马文彪 屈渝立 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期296-300,共5页
嵌入式设备上实现快速精准的手部检测主要面临两个挑战:一是复杂的深度学习网络很难实现实时的手部检测;二是场景复杂性导致基于RGB彩色图像的手部检测算法准确率下降。与主流基于RGB图像的检测技术不同,基于ToF红外图像的轻量化手部检... 嵌入式设备上实现快速精准的手部检测主要面临两个挑战:一是复杂的深度学习网络很难实现实时的手部检测;二是场景复杂性导致基于RGB彩色图像的手部检测算法准确率下降。与主流基于RGB图像的检测技术不同,基于ToF红外图像的轻量化手部检测算法实现了红外图像中手部的精准快速检测。首先,通过自主研发设备采集了22 419张静态红外图片,构建了用于手部检测的红外数据集;其次,通过对通用目标检测算法进行轻量化改进,设计了RetinaHand轻量化手部检测网络,其中采用了MobileNetV1和ShuffleNetV2两种不同的轻量化网络作为模型骨干网络,并提出了一种融合注意力机制的特征金字塔结构Attention-FPN;最后,在红外数据集上与常规方法进行了对比实验,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 手部检测 红外图像 嵌入式设备
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基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法
5
作者 童耀南 杨海涛 +2 位作者 曹志奇 崔建山 刘智 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期332-341,共10页
针对现有红外图像增强算法存在信噪比低、细节模糊、清晰度差等问题,本文提出基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法。首先,为克服尺度参数固定和光线散射导致红外图像退化的问题,利用大气透射率得到Retinex尺度... 针对现有红外图像增强算法存在信噪比低、细节模糊、清晰度差等问题,本文提出基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法。首先,为克服尺度参数固定和光线散射导致红外图像退化的问题,利用大气透射率得到Retinex尺度参数的全尺度映射图,从而有效提高图像的清晰度,并将输入图像和使用全尺度Retinex处理后的输入图像作为算法的第一个输入和第二个输入。其次,为解决传统小波阈值函数在图像降噪过程中存在伪影、细节丢失等问题,设计改进小波阈值函数,通过引入尺度因子,在计算每层高频子图小波系数后,能根据该层数自适应调整尺度因子,并引入调节因子,结合指数函数,使该函数不仅能抑制高频子图噪声,还能极大程度保留细节信息。然后,使用小波图像融合的方式融合输入的高频子图和低频子图,进一步提高输出图像的纹理细节。主客观仿真结果表明,所提算法比其它对比算法具有更好的降噪和细节突出能力,并能提高红外图像的人眼视觉效果。最后,本文算法应用于红外成像模块采集的红外图像增强,效果良好,表明本文方法具有实用性。 展开更多
关键词 改进小波阈值函数 全尺度Retinex 红外图像增强 图像融合
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基于多层级深度神经网络的电力设备红外图像故障识别
6
作者 于晓 庄光耀 《红外》 CAS 2024年第3期40-48,共9页
电力设备的故障可能导致电力系统不稳定甚至解列,对电力安全和国民经济造成巨大损失,因此迅速且准确地识别这些故障至关重要。红外图像特征在捕捉发热故障的电力设备方面表现出良好的特征表达能力。然而,在图像采集过程中,可能会发生目... 电力设备的故障可能导致电力系统不稳定甚至解列,对电力安全和国民经济造成巨大损失,因此迅速且准确地识别这些故障至关重要。红外图像特征在捕捉发热故障的电力设备方面表现出良好的特征表达能力。然而,在图像采集过程中,可能会发生目标重叠、遮挡以及类目标干扰等问题。因此提出了一种复杂图像故障识别算法。基于多层级深度神经网络,充分利用多层网络模块的高层次特征提取能力和多级网络模块的特征融合能力,以提高故障识别的准确性。实验结果表明,该算法在准确率和运行时间等评估指标上优于现有的Faster-RCNN、VGG16、VGG19以及传统Resnet等模型,验证了其在解决图像中目标重叠、遮挡和类目标干扰等问题上的有效性。 展开更多
关键词 多层级 红外图像 特征金字塔 故障识别
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基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法 被引量：1
7
作者 许霄霄 张昕 +2 位作者 姚强 朱佳祥 王昕 《电测与仪表》 北大核心 2024年第1期46-51,共6页
研究低成本和便携的红外成像技术是最近几年带电检测的发展趋势,为减少红外检测环境、红外传感器以及其他因素的影响,解决红外检测中红外图像含噪声干扰、模糊和对比度低的问题,文章设计了一种基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的... 研究低成本和便携的红外成像技术是最近几年带电检测的发展趋势,为减少红外检测环境、红外传感器以及其他因素的影响,解决红外检测中红外图像含噪声干扰、模糊和对比度低的问题,文章设计了一种基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法。对原始红外图像进行NSCT域变换;变换后含有噪声的高频分量采用VT去噪后,接着采用改进模糊增强处理;对变换后含有电力设备主体的低频分量进行灰狼自适应阈值分割为背景和前景部分,随后分别进行增强处理;最后将处理后的各分量进行逆NSCT变换。经对比应用,验证了该算法应用在变电站电力设备红外检测上的优越性:文章算法与其他算法相比在边缘强度、信息熵、对比度、标准差、峰值信噪比五类评价指标上的涨幅至少为3.94%、2.16%、9.86%、7.45%、21.86%。文章算法处理后的红外图像符合人眼视觉效果,更易于人眼识别故障,有利于电力设备热故障的检测与故障定位。 展开更多
关键词 红外检测 红外图像 灰狼自适应阈值分割 改进模糊增强 NSCT变换
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基于多尺度多直方图融合的红外图像增强映射方法
8
作者 王豪斌 汤志慧 +2 位作者 揭斐然 刘琼 张生伟 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第3期75-80,共6页
如何在尽可能地保留原始图像信息的同时,将红外探测器采集到的高动态范围(HDR)数据压缩成细节突出、对比度高、背景噪声小的可观测低动态范围图像,一直是红外技术研究的一个难点。针对此问题,提出了基于多尺度多直方图映射融合的红外图... 如何在尽可能地保留原始图像信息的同时,将红外探测器采集到的高动态范围(HDR)数据压缩成细节突出、对比度高、背景噪声小的可观测低动态范围图像,一直是红外技术研究的一个难点。针对此问题,提出了基于多尺度多直方图映射融合的红外图像增强映射方法,该方法首先采用全局线性变换和多尺度窗口的CLAHE对HDR红外图像进行分别映射,再基于局部显著度和动态范围特征自适应计算权重,完成多直方图映射结果融合以解决场景适应性问题,同时在权值计算中利用引导滤波优化融合权重,最后通过灰度域的高斯核函数实现自适应细节增强。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法能有效增强图像对比度、丰富图像细节、降低背景噪声,且具有较强的场景适应能力。 展开更多
关键词 红外图像 图像增强 多直方图 CLAHE增强 引导滤波 动态范围 多尺度融合
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基于深度学习的红外图像超分辨率重建方法
9
作者 李岩 杨得成 +4 位作者 于光华 高爽 刘禹彤 翟茁 张宝金 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期142-147,共6页
为了提高红外图像的超分辨率重建效果,提出基于深度学习的红外图像超分辨率重建方法。利用红外图像的反射特性与红外辐射特性建立红外图像的显著性区域检测模型;通过可见光与近红外图像之间样貌差异度水平检测图像的边缘轮廓特征,提取... 为了提高红外图像的超分辨率重建效果,提出基于深度学习的红外图像超分辨率重建方法。利用红外图像的反射特性与红外辐射特性建立红外图像的显著性区域检测模型;通过可见光与近红外图像之间样貌差异度水平检测图像的边缘轮廓特征,提取可见光与近红外光融合性特征参数;根据融合层次不同对图像信号级、像素级、特征级、决策级四个维度进行重建,提取图像的边缘、形状、纹理特征;根据特征分布的噪声水平与配准质量,采用深度学习算法实现对红外图像超分辨率重建。仿真测试结果得出,该方法进行红外图像重建的显著性特征检测能力较强,重建后将图像分辨率提升到1280×960 PPI,模板匹配准确率为49.4%,峰值信噪比PSNR值高于36.34 dB,结构相似度SSIM值高于0.972,重建效果较好,更适合用于特定场景下的红外图像目标特征识别。 展开更多
关键词 深度学习 红外图像 超分辨率重建 可见光 近红外光
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基于水面红外图像的深海网箱鱼群夜间智能监测方法研究
10
作者 要紫丹 黄小华 +3 位作者 李根 胡昱 庞国良 袁太平 《南方水产科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期81-88,共8页
获取深海网箱养殖过程鱼群活动数据,开展鱼群监测是提升深海养殖效率、降低养殖成本的有效手段。基于水面红外相机,利用深度学习前沿技术,提出了一种鱼群智能监测方法。该方法涉及鱼群识别及计数、鱼体分割和鱼体游向判断3个功能模块。... 获取深海网箱养殖过程鱼群活动数据,开展鱼群监测是提升深海养殖效率、降低养殖成本的有效手段。基于水面红外相机,利用深度学习前沿技术,提出了一种鱼群智能监测方法。该方法涉及鱼群识别及计数、鱼体分割和鱼体游向判断3个功能模块。首先,通过红外相机采集鱼类的图像信息,并进行标注以构建数据集,然后采用改进的Faster RCNN模型,以Mobilenetv2+FPN网络作为特征提取器,实现鱼类的准确识别,并输出包围框表征鱼类个体位置。其次,从框图内选择亮度前20%的像素点作为分割提示点,利用Segment Anything Model对图像进行分割,生成鱼体分割图。最后,通过对鱼体分割图进行椭圆拟合处理,可以判定鱼类的游向信息。改进的Faster RCNN模型在进行100次迭代训练后,平均精确率达到84.5%,每张图片的检测时间为0.042 s。结果表明,在水面红外图像的鱼类数据集上,所提出的改进Faster RCNN模型和椭圆拟合等关键技术能够实现对鱼群的自动监测。 展开更多
关键词 深海网箱 鱼群监测 红外图像 目标检测 实例分割
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基于自适应条件直方图均衡的红外图像细节增强算法
11
作者 马群 赵美蓉 +2 位作者 郑叶龙 孙琳 倪锋 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期52-60,共9页
红外图像普遍存在对比度低、细节不清晰、边缘特征不突出等问题。针对这些问题,本文提出了一种自适应条件直方图均衡的红外图像细节增强算法。采用引导滤波将红外图像分解为背景层和细节层;然后采用自适应阈值邻域条件直方图结合对比度... 红外图像普遍存在对比度低、细节不清晰、边缘特征不突出等问题。针对这些问题,本文提出了一种自适应条件直方图均衡的红外图像细节增强算法。采用引导滤波将红外图像分解为背景层和细节层;然后采用自适应阈值邻域条件直方图结合对比度受限直方图均衡方式,对背景层图像进行灰度压缩和对比度增强;接着利用引导滤波的中间计算结果构造滤噪掩模,在对细节层进行增强的同时有效滤除背景噪声;最后将背景层和细节层处理结果进行线性融合得到细节增强后红外图像。主观评价和客观数据计算表明,本文提出的红外图像细节增强算法无须手动调节参数即可实现对各类场景的自适应,可以在抑制噪声的前提下,有效增强图像细节,并提升图像整体对比度水平。对算法进行了嵌入式移植,显示效果和资源占用表明算法具有很强的工程化应用水平。 展开更多
关键词 红外图像增强 引导滤波 直方图均衡 嵌入式移植
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面向真实场景的单帧红外图像超分辨率重建
12
作者 师奕峰 陈楠 +5 位作者 朱芳 毛文彪 李发明 王添福 张济清 姚立斌 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期427-436,共10页
现有的红外图像超分辨率重建方法主要依赖实验数据进行设计,但在面对真实环境中的复杂退化情况时,它们往往无法稳定地表现。针对这一挑战,本文提出了一种基于深度学习的新颖方法,专门针对真实场景下的红外图像超分辨率重建,构建了一个... 现有的红外图像超分辨率重建方法主要依赖实验数据进行设计,但在面对真实环境中的复杂退化情况时,它们往往无法稳定地表现。针对这一挑战,本文提出了一种基于深度学习的新颖方法,专门针对真实场景下的红外图像超分辨率重建,构建了一个模拟真实场景下红外图像退化的模型,并提出了一个融合通道注意力与密集连接的网络结构。该结构旨在增强特征提取和图像重建能力,从而有效地提升真实场景下低分辨率红外图像的空间分辨率。通过一系列消融实验和与现有超分辨率方法的对比实验,本文方法展现了其在真实场景下红外图像处理中的有效性和优越性。实验结果显示,本文方法能够生成更锐利的边缘,并有效地消除噪声和模糊,从而显著提高图像的视觉质量。 展开更多
关键词 红外图像 深度学习 超分辨 真实场景 退化模型
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红外图像去雾领域研究方法综述
13
作者 唐文娟 戴群 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期206-216,共11页
红外图像去雾是指通过去除雾霾、烟雾等介质对红外图像的影响,恢复红外成像系统对比度和视觉质量的过程。红外图像凭借全天时、不受光照限制等优势,在军事、安防、医疗、能源勘探等领域广泛地应用。然而,由于大气介质对红外图像的干扰,... 红外图像去雾是指通过去除雾霾、烟雾等介质对红外图像的影响,恢复红外成像系统对比度和视觉质量的过程。红外图像凭借全天时、不受光照限制等优势,在军事、安防、医疗、能源勘探等领域广泛地应用。然而,由于大气介质对红外图像的干扰,这些应用往往受到限制,因此红外图像去雾成为一个重要的研究领域。近年来,随着计算机视觉、深度学习等技术的不断发展,红外图像去雾技术也取得了一系列重要进展,为红外图像应用的发展提供了强有力的支持。根据红外图像去雾过程中所依赖数据的不同,将现有的红外图像去雾方法划分为多信息融合和单帧图像处理两大类,其中多信息融合因为需要额外的信息来帮助图像恢复而使其应用受到限制;而目前基于单帧图像处理的主流方案包括图像增强和图像重建两个发展方向。对各种分类的代表算法进行了简要梳理,并分析了其原理、优势及不足。最后,对红外图像去雾的发展趋势做出了预测。该工作既可以帮助初学者快速了解该领域的研究现状和发展趋势,也可作为其他研究者的参考资料。 展开更多
关键词 红外图像去雾 多信息融合 单帧图像处理
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基于深度残差神经网络的红外图像超分辨率重构算法
14
作者 白皓 白廷柱 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第2期176-182,共7页
提出了一种基于深度残差神经网络的红外灰度图像超分辨率重构算法。首先使用残差卷积模块增加网络深度提高了网络的学习能力,使得卷积层在学习过程中能够利用到更多的邻域信息对于复杂场景有更好的学习能力。然后使用跳跃连接方式增加... 提出了一种基于深度残差神经网络的红外灰度图像超分辨率重构算法。首先使用残差卷积模块增加网络深度提高了网络的学习能力,使得卷积层在学习过程中能够利用到更多的邻域信息对于复杂场景有更好的学习能力。然后使用跳跃连接方式增加高频信息传输以实现对于图像细节的增强。实验结果表明,该网络能够有效地丰富重构图像的细节,重构图像中的目标轮廓有明显改善。 展开更多
关键词 红外图像 深度学习 超分辨率算法 残差网络
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基于红外图像的织物水分动态传递性能测定方法
15
作者 胡嵩 童梦霞 +2 位作者 张俊 范振远 张毅 《现代纺织技术》 北大核心 2024年第1期9-17,共9页
为提升织物水分动态传递性能测定的准确性,解决图像技术测定过程中织物润湿区域提取困难的问题,选用了红外热像仪对织物水分动态传递过程进行观测,构建了一款基于红外图像的织物水分动态传递性能测定系统。系统可将录制的织物水分动态... 为提升织物水分动态传递性能测定的准确性,解决图像技术测定过程中织物润湿区域提取困难的问题,选用了红外热像仪对织物水分动态传递过程进行观测,构建了一款基于红外图像的织物水分动态传递性能测定系统。系统可将录制的织物水分动态传递红外成像视频按设定的参数依次进行图像提取、分割、双边滤波处理和二值化处理,并将处理得到织物水分润湿图像按照像素比例自动换算成织物实际润湿面积值输出,以自动测定织物水分动态传递性能。采用该系统测量了6种织物试样的水分动态传递性能,验证了该测定系统的准确性,并分析了6种织物的水分传递性能差异。结果表明:该测定系统能计算出织物水分动态传递过程中各个时刻的润湿面积,且结果准确性高。测试数据分析发现,织物水分传递初期的速度与织物面密度和总紧度呈明显负相关,与理论分析一致。 展开更多
关键词 织物 水分动态传递 红外图像 双边滤波 测定系统
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基于主成分分析的光伏热斑红外图像混合噪声去噪方法
16
作者 蔺怡 欧阳名三 +1 位作者 汪义鹏 丁希鹏 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2024年第1期30-37,共8页
为了解决光伏板热斑故障检测时受噪声影响的红外图像分辨率低而导致热斑区域难以识别的问题,提出一种基于主成分分析的红外图像混合噪声自适应去噪方法。该方法通过自适应窗口预处理算法将获取的热斑红外图像进行初步去噪,滤除图像中的... 为了解决光伏板热斑故障检测时受噪声影响的红外图像分辨率低而导致热斑区域难以识别的问题,提出一种基于主成分分析的红外图像混合噪声自适应去噪方法。该方法通过自适应窗口预处理算法将获取的热斑红外图像进行初步去噪,滤除图像中的低密度椒盐噪声,减小噪声信号对后续选取降噪训练集时所造成的影响;然后,采用基于块匹配的主成分分析法对预处理后的图像信息进行降维处理,提取信号的主要特征,降低噪声滤除时的计算复杂度;最后,使用线性最小均方误差估计对图像进行二次去噪处理,滤除残余噪声;此外,在二次去噪之前重新计算图像噪声水平,使最终的去噪图片获得了更好的视觉效果。实验结果表明:该方法能够有效去除光伏热斑红外图像中的混合噪声,客观评价指标显示噪声较小时,图像结构相似性可保持在0.9,在高密度噪声影响下,峰值信噪比相较于修正的阿尔法均值滤波算法平均提高2 dB,实际视觉效果中保留了图像细节特征,可以明显观测到热斑区域。 展开更多
关键词 光伏热斑 红外图像 混合噪声 图像去噪 主成分分析
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基于多重先验的无监督学习红外图像增强算法
17
作者 杨家全 李邦源 +3 位作者 丁贞煜 马文龙 汪航 孙宏滨 《云南电力技术》 2024年第2期33-40,共8页
随着红外成像技术的广泛应用,人们对红外成像质量的要求不断提高。由于红外传感成像原理的限制,红外图像普遍存在对比度不高、缺乏细节纹理等问题。与此同时,常用的传统红外图像增强算法在提升图像对比度的同时容易引入较高的噪声,导致... 随着红外成像技术的广泛应用,人们对红外成像质量的要求不断提高。由于红外传感成像原理的限制,红外图像普遍存在对比度不高、缺乏细节纹理等问题。与此同时,常用的传统红外图像增强算法在提升图像对比度的同时容易引入较高的噪声,导致增强效果有限。因此,本文提出一种基于高斯-拉普拉斯金字塔、CLAHE、原始图像等多重先验知识的无监督红外图像增强算法,并通过实验与各种经典先验方法进行了对比。实验证明,本算法效果相较于传统算法有较为明显的提升,可以完全自适应地实现对比度拉伸、去除噪声等红外图像增强操作,并且对目标检测等下游任务带来了显著的精度提升。 展开更多
关键词 红外图像 自适应对比度增强 无监督学习 高斯-拉普拉斯金字塔 CLAHE
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基于红外图像的目标检测算法分析
18
作者 花成才 磨少清 +2 位作者 陈怡霖 胡海 吴思雨 《汽车实用技术》 2024年第2期59-66,共8页
针对车载红外图像细节信息表现不明显、对比度低、成像效果差等缺点导致检测效率不高的问题,文章提出了一种基于YOLOv5s改进的目标检测网络。首先在头部网络中添加一个基于注意力机制的动态探测头,其特征层间的注意力机制用于尺度感知,... 针对车载红外图像细节信息表现不明显、对比度低、成像效果差等缺点导致检测效率不高的问题,文章提出了一种基于YOLOv5s改进的目标检测网络。首先在头部网络中添加一个基于注意力机制的动态探测头,其特征层间的注意力机制用于尺度感知,空间位置间的注意力机制用于空间感知,输出通道内的注意力机制用于任务感知,这使网络更加重点关注检测任务中相关联的前景目标,提升模型目标检测头的表达能力。然后在训练时用MPDIOU替换CIOU边界框损失函数,提升模型的定位精度与效率。最后把轻量级网络FasterNet添加到颈部网络末端中的C3模块,提升模型的实时性。实验结果表明,改进后的网络模型较改进前原始网络模型的mAP提升了2.1%,模型权重大小几乎不变,满足体积小与实时性的需求,适用于车载嵌入式系统中。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv5s 注意力机制 损失函数 车载红外图像
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基于融合重构的电气设备红外图像EnFCM聚类分割方法
19
作者 刘沛津 张香瑞 魏平 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期295-304,共10页
红外图像分割是电气设备红外故障诊断的关键环节,而电气设备的不均匀散热、较低的对比度与多源噪声的干扰,会导致目标区域过分割,严重影响分割精度。对此本文提出一种基于融合重构的EnFCM(Enhanced Fuzzy C-Means)聚类电气设备红外图像... 红外图像分割是电气设备红外故障诊断的关键环节,而电气设备的不均匀散热、较低的对比度与多源噪声的干扰,会导致目标区域过分割,严重影响分割精度。对此本文提出一种基于融合重构的EnFCM(Enhanced Fuzzy C-Means)聚类电气设备红外图像分割方法。首先对梯度图像进行自适应形态学重建操作,保证算法对噪声图像的分割能力;其次对图像进行显著性检测,将显著图与梯度图融合得到重构后的图像,凸显故障部位的特征,避免过分割;然后对重构后的图像进行分水岭分割获取超像素图像,最后对超像素图像直方图聚类得到分割结果。对电气设备红外图像的实验结果表明:本文算法在电气设备红外图像上能准确分割出故障区域,获取其位置与轮廓,有效改善了过分割现象,在选取的交并比与DICE系数指标对比中,本文方法对比选取的FRFCM、FCM、SFFCM、FCM_SICM、RSSFCA、AFCF平均提升了81%与79%;同时对噪声有较强的鲁棒性,在选取的分割准确率指标对比中,本文方法对比选取的FRFCM、FCM、SFFCM、FCM_SICM、RSSFCA、AFCF平均提升了73%,取得了较优的分割效果。 展开更多
关键词 红外图像 图像分割 自适应形态学重建 显著性检测 EnFCM
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基于γ-Clahe和Real-esrgan的红外图像增强方法
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作者 韩龙 左超 +1 位作者 赵雅婷 姜楠 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2024年第2期317-322,共6页
针对红外图像对比度低和清晰度差的问题,提出一种基于γ-Clahe和Real-esrgan的红外图像增强方法。通过Haar小波变换将红外图像分解为低频和高频分量,对低频和高频分量分别进行γ-Clahe变换和高斯滤波,将处理后低频和高频分量进行重构得... 针对红外图像对比度低和清晰度差的问题,提出一种基于γ-Clahe和Real-esrgan的红外图像增强方法。通过Haar小波变换将红外图像分解为低频和高频分量,对低频和高频分量分别进行γ-Clahe变换和高斯滤波,将处理后低频和高频分量进行重构得到重构的红外图像,采用Real-esrgan算法对重构的红外图像进行超分辨率重建。结果表明,所提出的红外图像增强算法的主观和客观指标均优于HE、Clahe和Gamma算法,相较于上述三种传统算法PSNR平均提高了3.525、9.141和9.631,SSIM平均提高了0.085、0.295和0.162,使重建后的红外图像对比度和清晰度得到了增强。 展开更多
关键词 红外图像 HAAR小波变换 γ-Clahe Real-esrgan
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