一种红外与可见光图像融合增强的车辆检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体为一种红外与可见光图像融合增强的车辆检测方法及系统，其中方法包括：通过对输入的红外图像和可见光图像进行子窗口方差滤波分解，分别获取各自的基础层系数及细节层系数；对红外图像和可见光图像进行视觉显著图处理，分别获取其对应的显著图，以显著图为引导，进行加权平均融合处理，获取基础层融合系数；对细节层系数进行处理，获取其修正拉普拉斯算子，并分别输入动态阈值神经P系统，获取细节层融合后的高频系数；根据基础层融合系数和高频系数进行子窗口方差滤波重构，获取去晕光后的融合图像结果，以解决驾驶人员受晕光干扰的问题。本方案能提升融合图像结果的质量和效果，且设置简单，具有更强的普适性。具有更强的普适性。具有更强的普适性。

【技术实现步骤摘要】
一种红外与可见光图像融合增强的车辆检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体为一种红外与可见光图像融合增强的车辆检测方法及系统。

技术介绍

[0002]交通事故大多与汽车有关，而汽车造成交通安全事故的原因有很多，其中灯光的不正确使用尤为突出，特别是驾驶人员的灯光使用习惯对夜间道路车辆行驶安全有很大影响，远光灯的不正确使用会使对向来车的驾驶人员受晕光干扰，造成其视线进入视觉盲区，无法看清两车间的行人以及前车两侧和后方的事物，极易诱发交通事故。据公安部统计数据，我国夜间发生的交通事故中，与远光灯的不当使用有关的达到30％至40％。因此，对夜间汽车抗晕光问题的研究具有很强的现实性和紧迫性。
[0003]抗晕光问题的研究中，通常采用图像采集装置采集图像，为受晕光干扰驾驶人员提供当前道路前方的图像信息。常采用的图像采集装置包括：红外传感器和可见光传感器；其中红外传感器无需借助外部环境光,自身发射红外线光进行夜视成像，夜视范围广,受环境影响小，但是其对真实的场景反映存在一定缺陷，所成红外图像的分辨率低、信噪比低；可见光传感器在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种红外与可见光图像融合增强的车辆检测方法，其特征在于，包括如下内容：S1、对输入的红外图像和可见光图像进行子窗口方差滤波分解，分别获取红外图像和可见光图像的基础层系数及细节层系数；S2、对红外图像和可见光图像进行视觉显著图处理，分别获取红外图像和可见光图像的显著图；S3、根据基础层系数和显著图，进行加权平均融合处理，获取融合基础层的基础层融合系数；S4、分别对红外图像和可见光图像的细节层系数进行处理，获取其细节层系数的修正拉普拉斯算子；S5、分别将红外图像和可见光图像的修正拉普拉斯算子值输入动态阈值神经P系统，获取细节层系数融合后的高频系数；S6、根据基础层融合系数和高频系数进行子窗口方差滤波重构，获取最终的去晕光后的融合图像结果。2.根据权利要求1所述的红外与可见光图像融合增强的车辆检测方法，其特征在于：所述S1，包括：S101、输入红外图像I
in
和可见光图像I
vi
；S102、分别对I
in
和I
vi
进行子窗口方差滤波分解，获取I
in
和I
vi
的基础层系数及细节层系数；所述子窗口方差滤波分解采用子窗口方差滤波函数：V＝SVF(I
k
,r,ε)；其中SVF(
·
)是子窗口方差滤波函数；I
k
是源图像，若对I
in
进行子窗口方差滤波分解，则I
k
＝I
in
，若对I
vi
进行子窗口方差滤波分解，则I
k
＝I
vi
；V是过滤图像；r表示滤波器的窗口大小；ε表示保留清晰边缘的阈值方差值；对于每一张I
k
的基础层系数为：其中是对应第m层源图像的基础层系数，r
m
是第m层滤波器窗口大小，ε
m
是第m层阈值方差值；且为源图像最平滑的图像，作为的基础层系数；对于每一张I
k
的细节层系数，通过不等式关系获取：其中是第m层I
k
的细节层系数。3.根据权利要求2所述的红外与可见光图像融合增强的车辆检测方法，其特征在于：所述V＝SVF(I
k
,r,ε)＝A
k
I
k
+B
k
；其中ω
k
是由以像素k为中心的滤波器定义的局部区域，p
s
是第s个像素的强度值；其中ε是正值用户参数；
且r＝ω，m表示分解层数。4.根据权利要求2所述的红外与可见光图像融合增强的车辆检测方法，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯鑫，龚海峰，方超，胡开群，陈希瑞，沈瑜，邱国豪，
申请(专利权)人：重庆工商大学科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：