关键词:
嵌入式系统
短波红外
长波红外
图像融合
目标检测
摘要:
信息融合是经由多传感器获取自然界环境信息,并通过特定融合准则以及优化方法,合理利用多信息源场景信息,最终获得更好的场景理解。低信噪比下的目标检测技术研究近几年来广泛用于安防监控、军事侦察等领域中。不同于传统的单一波段成像技术,多波段图像融合技术增强了对目标以及场景的理解。目前,绝大部分图像融合技术都是基于可见光与长波红外图像融合,将可见光图像的细节信息注入到红外图像中。但在恶劣天气和低能见度的条件下,短波红外相比于可见光更容易识别目标。对此,本论文将信息融合概念引入到目标检测领域,内容围绕短波与长波红外图像融合目标检测技术研究展开,主要工作如下:(1)阐述短波与长波红外图像融合目标检测意义以及相关技术研究现状;介绍融合目标检测系统总体设计,并自主设计信号处理核心板,制定软硬件设计方案。(2)结合系统需求,进行视频信号处理电路设计,给出核心处理器件FPGA与Hi3519;合理搭配外围器件,并进行相关电路设计;分析系统各模块电源需求,完成了电源设计;结合系统复杂度以及尺寸要求,完成PCB设计。(3)对图像融合理论概述,针对常见融合算法的局限性,将引导滤波器引入到多尺度图像融合算法中,对融合算法进行改进。以系统采集的短波与长波红外图像对图像融合算法进行对比仿真分析,以及客观评价。结果证明本文算法在场景理解以及目标显著性增强有较好的提升。(4)为了满足系统实时性要求,以及进一步探究融合图像对目标检测的影响,选择合适的卷积神经网络模型并进行优化,对融合后的图像进行目标检测研究。验证模型的优化以及融合图像对目标检测性能的贡献。实验结果表明,我们优化的网络模型在满足实时性的同时,检测性能有了很大提升,融合后的图像更容易检测到目标,可以有效的提高目标检测性能。(5)完成融合目标检测系统的软件设计,将本文所研究的融合算法以及目标检测算法部署在自主设计的图像处理板中。主要对短波/长波红外图像融合目标检测系统的软件实现流程进行介绍,并对最终的系统功能进行验证测试。实验结果表明,图像融合效果以及目标检测效果良好,检测速度符合实时性要求。