雙目紅外顯著目標提取及其硬件實現(xiàn).pdf

1、隨著夜視技術(shù)的發(fā)展，紅外探測器被廣泛地應(yīng)用在無人駕駛、機器導航、虛擬現(xiàn)實及醫(yī)學圖像處理等領(lǐng)域。由于單紅外相機只能采集圖像的表層信息，不利于捕捉深度信息，因此利用雙目立體夜視技術(shù)來實現(xiàn)圖像場景的三維重建是發(fā)展的趨勢。本文基于雙目立體夜視原理，研究了極線校正、顯著目標檢測，設(shè)計并搭建雙目紅外顯著目標提取硬件平臺。
　　雙目立體夜視利用左右紅外相機進行圖像采集，由于存在裝配誤差，不能確保兩路相機處于完全水平狀態(tài)，導致圖像對不滿足極限約束

2、等缺陷，本文研究了基于單一變換矩陣的極線校正方法。該方法利用左圖作為基準圖，對右圖像進行線性變換，使得變換后的右圖像與原始左圖像為校正后的圖像對。
　　針對雙目紅外顯著目標檢測，本文提出并研究了基于LARK的局部特征的全局對比度顯著性檢測方法。該方法利用局部特征協(xié)方差矩陣作為特征值進行顯著性檢測，通過引入空間加權(quán)信息和亮度權(quán)值信息，將局部顯著性檢測擴展到全局顯著性檢測。該方法不僅運用了圖像的特征信息來衡量顯著性，同時考慮了全局對比

3、度和空間相干性來區(qū)分顯著目標和背景。
　　針對基于背景信息的顯著性檢測，本文提出并研究了一種有效的距離估算模型。該模型利用像素之間的距離來提煉邊界超像素，同時利用邊界對比度，精化邊緣信息，最終達到改善顯著模型檢測效果。
　　針對系統(tǒng)硬件化實現(xiàn)，設(shè)計并搭建了基于多核DSP6678和FPGA為核心的硬件平臺。將極線校正及顯著提取等算法集成到硬件系統(tǒng)中，并在不同場景下進行實驗，實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠達到實時性處理，并且能很好的提