[發(fā)明專利]一種車載紅外圖像的場景識別及彩色化處理方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510270840.4
• 申請日: 2015-05-25
• 公開（公告）號: CN104899558A
• 公開（公告）日: 2015-09-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 候俊杰;孫韶媛;沈振一;黃珍
• 申請（專利權(quán)）人: 東華大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司 31001
• 代理人: 翁若瑩

1.一種車載紅外圖像的場景識別及彩色化處理方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、提取少量反映不同典型行車場景的車載紅外圖像作為樣本圖像，對這些樣本圖像中包含的場景信息進(jìn)行人工標(biāo)定，將這些樣本圖像及其對應(yīng)人工標(biāo)定的場景信息作為后續(xù)場景識別步驟的樣本，建立人工標(biāo)定樣本庫；

步驟2、分別提取人工標(biāo)定樣本庫中各樣本圖像的特征信息，并保存至人工標(biāo)定樣本庫中；

步驟3、提取待處理車載紅外圖像的特征信息，在人工標(biāo)定樣本庫中查找與待處理車載紅外圖像的特征信息最為接近的K幅樣本圖像，定義為K近鄰圖像，其中與待處理車載紅外圖像的特征信息最接近的一幅樣本圖像稱為最佳匹配圖像，K是一個取值小于人工標(biāo)定樣本庫中樣本總數(shù)且不小于3的奇數(shù)；

步驟4、分別計(jì)算待處理車載紅外圖像及K幅近鄰圖像的SIFT特征，根據(jù)各近鄰圖像與待處理圖像的SIFT特征間的能量差對K幅近鄰圖像重新排序，并選擇其中最接近的N幅近鄰圖像作為候選圖像，N是一個取值小于K的奇數(shù)；

步驟5、分別根據(jù)待處理車載紅外圖像與N幅候選圖像的SIFT特征，使用SIFT-Flow算法，對SIFT特征進(jìn)行密集采樣，將對應(yīng)的對象對齊，并將各候選圖像手動標(biāo)記的場景類別分配至待處理車載紅外圖像對應(yīng)的部分；

步驟6、待處理車載紅外圖像的每一部分均得到了N個場景類別標(biāo)記，綜合這N個場景類別標(biāo)記，得到待處理車載紅外圖像中每一部分的最終場景類別標(biāo)記；

步驟7、根據(jù)步驟6中得到的場景類別標(biāo)記，對待處理車載紅外圖像的不同場景類別賦予不同的色彩，得到彩色類別標(biāo)記圖；

步驟8、對原始待處理車載紅外圖像進(jìn)行亮度提升和邊緣銳化操作，得到優(yōu)化灰度圖；

步驟9、提取彩色類別標(biāo)記圖的色調(diào)層和對比度層，分別作為新的色調(diào)層和對比度層，將優(yōu)化灰度圖作為亮度層，重新組合成為待處理車載紅外圖像對應(yīng)的彩色圖像。

2.如權(quán)利要求1所述的一種車載紅外圖像的場景識別及彩色化處理方法，其特征在于，在所述步驟3中，在人工標(biāo)定樣本庫中查找與待處理車載紅外圖像的特征信息最為接近的K幅樣本圖像采用的方法是：

分別計(jì)算待處理車載紅外圖像的GIST特征與人工標(biāo)定樣本庫中樣本圖像對應(yīng)的GIST特征的歐幾里得距離，選擇距離最小的K幅樣本圖像作為近鄰圖像。