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机场围界道路检测中双元视觉融合算法

刘敏  
【摘要】:为使机场巡逻车能安全良好的在边界道路上前行,课题以机场巡逻车上的红外摄像机与可将光摄像机为研究平台,研究了压缩感知在双源图像融合中的应用,提出了道路检测中基于冗余字典的双源图像融合算法。首先研究了摄像机成像模型中的坐标系定义、线性摄像机模型和畸变模型等基本问题。采用基于平面模版的张正友标定法进行实验,标定巡逻车上的摄像机,得到摄像机相关参数。然后建立道路模型,由于B样条模型具有就地控制和灵活性,故用其建立机场围界道路模型。接下来根据红外图像和可见光图像的不同特点,选择不同的道路边缘检测算法,得到道路边缘曲线并与之前建立的B样条模型拟合。最后通过不同季节、不同结构道路的大量红外和可见光图像进行实验得到红外图像道路边缘检测算法和可见光道路边缘检测算法的不足之处。最后针对上述道路边缘检测算法的不足,提出基于冗余字典双源图像融合方法。第一步构造冗余字典并选取对应的小波稀疏基,将红外可见光图像稀疏化。融合后选取正交匹配追踪算法重构,最后进行道路边缘检测验证融合图像效果。选取大量不同光照条件下的红外与可见光图像进行实验,根据实验结果可以发现基于冗余字典双源图像融合方法得到的图像不仅能适合各种光照条件,且图像细节明显,进行道路检测试验能准确的检测出道路边界。


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