使用基于区域的动态剪切技术进行对比增强方法,用于夜视系统的基于LWIR的热摄像头
Cheol-Ho Choi1, Joonhwan Han1, Jeongwoo Cha1
1Pangyo R&D Center, Hanwha Systems Co., Ltd., 188, Pangyoyeok-ro, Bundang-gu, Sengnam-si 13524, Gyeonggi-do, Republic of Korea.
Sensors (Basel, Switzerland)
|June 27, 2024
概括
本研究引入了一种用于自动驾驶的长波红外 (LWIR) 热摄像头的新对比度增强方法. 该技术在非均 (NUC) 和温度补偿 (TC) 过程后改善图像质量.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 红外成像技术 红外成像技术
- 自主系统 自主系统
背景情况:
- 长波红外 (LWIR) 未冷却的热成像摄像机越来越多地用于自动驾驶,在各种环境中进行可靠的数据收集.
- 对于LWIR相机的对比度增强现有研究往往忽略后处理步骤,如非均性 (NUC) 和温度补偿 (TC).
研究的目的:
- 建议和评估一种新的对比度增强方法,用于LWIR热图像,特别是NUC和TC处理后的热图像.
- 为了解决缺乏实验数据的对比度增强应用到由LWIR摄像机的最终生产阶段产生的图像.
主要方法:
- 开发了一种基于直方图平衡 (HE) 的对比度增强方法,其中包含了基于区域的剪切技术.
- 通过NUC和TC处理的图像进行了实验性评估,随后进行了拟议的对比度增强.
主要成果:
- 与传统的HE方法相比,拟议的方法显示出更好的图像清晰度和对比率,特别是在道等具有挑战性的场景中.
- 视觉和定性评估证实了该方法的有效性,在图像质量和处理速度方面显示了中上层阶级的排名.
结论:
- 开发的对比度增强技术对于自动驾驶应用中的LWIR未冷却热成像摄像机有效.
- 该方法在图像质量方面提供了显著的改进,这对于自主平台的可靠感知至关重要.


