可见光图像和红外图像结合分析的图像识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种可见光图像和红外图像结合分析的图像识别方法及系统，方法包括：获取可见光图像的待处理区域，并基于预设的滑动窗口在待处理区域的边缘进行滑动，选取出与待处理区域相衔接的目标过渡区域；对红外图像中与可见光图像的待处理区域和目标过渡区域相对应的目标区域进行截取，得到红外子图像；根据可见光图像中目标过渡区域的特征点与红外子图像中的特征点的匹配结果将红外子图像嵌入可见光图像中，并对嵌入红外子图像后的可见光图像的待处理区域进行特征融合，得到目标可见光图像；将目标可见光图像输入至预设的图像识别模型中，输出与目标可见光图像相对应的图像类型

【技术实现步骤摘要】
可见光图像和红外图像结合分析的图像识别方法及系统


[0001]本专利技术属于图像识别
，尤其涉及一种可见光图像和红外图像结合分析的图像识别方法及系统
。

技术介绍

[0002]在实时监控识别场景中，由于室外光照变化或室内低光环境，使用可见光摄像常面临色彩失真
、
目标遮挡等问题，导致识别效果不佳
。
而使用红外成像虽然可以在复杂光照下识别目标，但失去颜色和细节特征
。
一般的解决方法是将两者结合，充分发挥各自优势
。
[0003]但是，现有将可见光图像和红外图像融合的方法，全局融合整幅图像通常需要进行多尺度分解
、
图像配准等运算量较大的过程，难以满足实时监控的效率要求，如果只进行简单的像素级或特征级全局融合，会使得可见光图像原有的背景结构发生扭曲，或是直接将红外灰度图像与可见光彩色图像进行融合，也会严重减弱可见光图像原有的色彩还原效果
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种可见光图像和红外图像结合分析的图像识别方法及本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种可见光图像和红外图像结合分析的图像识别方法，其特征在于，包括：获取所述可见光图像的待处理区域，并基于预设的滑动窗口在所述待处理区域的边缘进行滑动，选取出与所述待处理区域相衔接的目标过渡区域；对所述红外图像中与所述可见光图像的待处理区域和目标过渡区域相对应的目标区域进行截取，得到红外子图像；根据所述可见光图像中目标过渡区域的特征点与所述红外子图像中的特征点的匹配结果将所述红外子图像嵌入所述可见光图像中，并对嵌入所述红外子图像后的可见光图像的待处理区域进行特征融合，得到目标可见光图像；将所述目标可见光图像输入至预设的图像识别模型中，使所述图像识别模型输出与所述目标可见光图像相对应的图像类型，其中，所述图像识别模型基于卷积神经网络训练得到
。2.
根据权利要求1所述的一种可见光图像和红外图像结合分析的图像识别方法，其特征在于，所述基于预设的滑动窗口在所述待处理区域的边缘进行滑动，选取出与所述待处理区域相衔接的目标过渡区域包括：基于标注框对所述待处理区域进行标注，所述标注框的顶点位于所述待处理区域的边缘；根据预设的滑动窗口在所述标注框上进行滑动，选取出与所述待处理区域相衔接的第一过渡区域，所述第一过渡区域不与所述待处理区域重合；判断所述第一过渡区域内各个特征点的像素值与所述待处理区域内特征点的最大像素值的差值是否大于预设阈值；若所述第一过渡区域内某一特征点的像素值与所述待处理区域内特征点的最大像素值的差值大于预设阈值，则直接将所述某一特征点所在的预设区域去除，得到目标过渡区域，其中，所述预设区域为以某一特征点为圆心的预设半径的圆
。3.
根据权利要求1所述的一种可见光图像和红外图像结合分析的图像识别方法，其特征在于，所述对所述红外图像中与所述可见光图像的待处理区域和目标过渡区域相对应的目标区域进行截取，得到红外子图像包括：获取所述可见光图像的目标尺寸，并将所述红外图像的尺寸大小调整至与所述目标尺寸一致；基于
SIFT
算法将所述红外图像中的特征点与所述可见光图像中目标过渡区域的特征点进行匹配，并根据匹配结果对所述红外图像进行截取，得到红外子图像
。4.
根据权利要求1所述的一种可见光图像和红外图像结合分析的图像识别方法，其特征在于，所述对嵌入所述红外子图像后的可见光图像的待处理区域进行特征融合，得到目标可见光图像包括：先对输入图像
I
进行高斯平滑，得到图像
L
，再对高斯平滑后的图像
L
作2倍下采样，得到图像
L...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭靖元，施建盛，朱小虎，万川，
申请(专利权)人：江西联创特种微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：