激光与红外

作者：马庆禄

单位：1.重庆交通大学交通运输学院,重庆 400074；2.山区复杂道路环境“人-车-路”协同与安全重庆市重点实验室,重庆 400074；3.重庆奉建高速公路有限公司,重庆 401120；

关键词：公路隧道;红外成像;视觉融合;局部能量

基金：国家重点研发计划项目(No.2018YFB1600200)资助。

针对红外非可见光与可见光视觉在成像过程中不同的感光特性,面向隧道典型的“黑洞”和“白洞”问题,从自动驾驶车辆视角研究光照环境突变条件下的视觉辨识以及融合感知技术。分别选取低照度车辆进入隧道以及弱光线条件下车辆驶离隧道两种情形,利用局部能量、卷积稀疏表示算法(CSR)对两种图像进行融合实验,结合MI、SF、AG、QAB/F、SSIM、PSNR六种评价指标进行评价。实验结果表明,在隧道入口处图像CSR E算法对比Curvelet、NSCT、NSCT T、SR C&L、SF Energy Q五种算法,边缘信息传递因子(QAB/F)提高了1414,隧道出口处图像运行平均时间减少117ms,结构相似性(SSIM)提高了338,所提出的红外非可见光与可见光视觉融合成像方法弥补单一传感器针对特定场景表达的不全面,实现对场景全面清晰准确的表达,有效解决了源图像的边缘信息丢失,增强图像的光谱信息。

来源：2023年第1期

《激光与红外》期刊编辑部

查看激光与红外杂志2023年第1期