融合方向性得分与几何特征的多目标跟踪抗遮挡处理方法

    公开(公告)号:CN117197711A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202310934412.1

    申请日:2023-07-27

    摘要: 本发明公开了一种融合方向性得分与几何特征的多目标跟踪抗遮挡处理方法,包括:对视频进行目标跟踪得到N条轨迹、当前帧的N个预测框、预测框的信息、当前帧的M个检测框和检测框的信息;N条轨迹是从第一帧跟踪至当前帧的上一帧后得到的;确定检测框和预测框的运动特征与几何特征;根据上述信息、运动特征、几何特征和N个预测框,将每个检测框与N条轨迹匹配,并当存在与N条轨迹都不匹配的检测框时,确定该检测框与每个预测框之间的方向性得分;根据方向性得分将该检测框与N条轨迹再次匹配,当存在与该检测框匹配的轨迹时,更新N条轨迹,得到更新后的轨迹;根据更新后的轨迹进行下一帧的目标跟踪,直至跟踪完视频的最后一帧。

    一种基于黑体数据增强的宽温度大动态红外图像校正方法

    公开(公告)号:CN117196969A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202310934220.0

    申请日:2023-07-27

    IPC分类号: G06T5/00 G01J5/52 G06T5/50

    摘要: 本发明公开了一种基于黑体数据增强的宽温度大动态红外图像校正方法,包括:对H个温度中的每个利用待校正的红外探测器采集该温度下的N张黑体图像,由H个温度得到的黑体图像构成黑体数据;计算每个温度下的有效黑体图像和配对图像作为一个图像组;基于需增强的最大尺度确定当前次循环采用的滑动窗口;执行局部区域图获取步骤直至达到预设次数得到融合增强图像,将其分离得到增强后的脏图和目标图像构成当前次循环的增强后图像对;在循环次数达到G次后由得到的所有增强后图像对构成增强后的数据集,训练预设的深度神经网络得到训练完成的红外图像校正模型,用于待校正的红外图像的校正。本发明能实现宽温度段和大动态范围下红外图像的有效校正。

    基于多级小波循环生成对抗的非配对红外图像去条纹方法

    公开(公告)号:CN116957989A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202311159657.8

    申请日:2023-09-08

    摘要: 本发明公开了一种基于多级小波循环生成对抗的非配对红外图像去条纹方法,包括:将具有条纹噪声的原始红外图像输入至训练好的红外图像去条纹模型,得到无条纹红外图像;红外图像去条纹模型是在由多级小波引导重建模块的输出结果确定的总损失函数的约束下,根据真实红外图像训练的。根据本发明提供的方法,通过将红外图像输入至根据对真实条纹红外图像和真实无条纹红外图像进行循环生成,学习到红外图像真实非均匀性噪声,并在由多级小波引导重建模块的输出结果确定的总损失函数的约束下训练的红外图像去条纹模型,得到无条纹红外图像;能够减弱无条纹红外图像中的噪声,增强去除红外图像中条纹噪声的效果。