热红外视频监控下行人目标前景区域提取

在热红外视频监控环境下，针对热红外图像因周围环境温度变化而导致热红外图像灰度值反转的问题，提出了一种通过热红外图像的边界特征和运动特征的融合来提取行人目标前景区域的方法。首先，利用行人目标和周围环境存在的显著性差异来提取行人目标的边界特征，对所提取的边界特征进行边界填充，并利用热红外行人目标分类器来排除误检目标，从而获取最终的边界特征提取结果；其次，利用相邻帧之间的运动信息来获取行人目标的运动特征，对所获取的运动特征进行形态学处理，并利用热红外行人目标分类器来排除误检目标，从而获取最终的运动特征提取结果；最后，对所获取的边界特征提取结果和运动特征提取结果进行融合来获得最终的检测结果。实验证明，在公开的OSU和LSI热红外图像行人目标检测数据集中，所提方法能够有效地降低环境温度变化的不利影响，并提高行人目标前景区域提取的精度。      

基于多子块协同单尺度Retinex的浓雾图像增强

针对现有算法增强雾气分布不均匀的浓雾图像效果不理想的问题,提出了一种基于多子块协同单尺度Retinex的浓雾图像增强算法。该算法不同于传统的利用全局统计量获取动态截断值的Retinex算法,首先将图像划分为多个子块,计算出适合不同浓度雾气的动态截断值;然后,利用动态截断值对高频细节信息进行动态范围调整,得到多幅局部最优的图像;最后,融合多幅局部最优图像生成高质量的结果,从而实现浓雾图像每个区域细节的增强。实验结果表明,所提算法能够有效去除不均匀浓雾,并保证去雾后图像的亮度保持在适合人眼观察的范围。      

运动信息引导的目标检测算法

在室外监控视频的场景下，由于场景的复杂性及目标的多样性，监控视频中的目标存在难以检测的情况，如目标被遮挡、目标尺寸变化等，目标检测任务仍然存在挑战。基于此，提出了一种利用运动信息引导基于卷积神经网络的目标检测算法来提高目标检测的准确率。对运动目标检测算法进行一定的改进，使得到的运动前景图中能够保持静止目标前景的存在；利用运动前景图中的前景可以指示目标空间位置的特点，在特征层面将网络提取的特征图与获取的以运动前景图为主的运动信息相融合，提高特征图可能存在目标区域的响应值；在目标检测算法的检测器中，引入一个定位分支，利用视频帧的运动前景图，学习候选目标的定位置信度，并与目标的分类置信度加权求和，作为目标最终的置信度，再通过非极大值抑制方法得到检测结果。实验证明，在固定摄像机下采集的数据集中，所提算法能够提升目标检测的准确率。