1、夜间视觉信息处理与理解技术解析

夜间视觉信息处理与理解技术解析

1. 夜间视觉技术概述

夜间视觉技术极大地拓展了人类在自然视觉能力限制之外的活动范围，在军事和民用领域，如观察、监测和低光检测等方面得到了广泛应用。其研究涵盖了低光照（LLL）视觉、红外热成像、紫外成像以及主动近红外系统等多个领域。

多源夜间视觉技术借助多传感器信息的互补性，有效解决了单一成像传感器信息不完整或不准确的问题。然而，从多传感器输出中提取有用信息也带来了新的挑战，因此需要对不同传感器提供的信息进行合成，以消除多源信息可能存在的冗余和矛盾，从而让用户能够在复杂场景中准确描述目标信息。

为满足安全、国防和工业等实际应用中对多光谱目标检测或大量图像分类与识别的需求，对夜间视觉数据进行智能理解变得至关重要。基于特征学习、降维分类和信息挖掘的多种夜间视觉数据处理方法应运而生，为信息检测和理解提供了新的技术途径。

2. 多维夜间视觉信息理解的研究主题

多维信息理解的核心在于对结构化数据进行特征分析学习、信息挖掘和降维分类。数据挖掘经过数十年的发展，已成为人工智能中最具智能性的特征之一，在模式识别、数据分析和信息检索等领域取得了显著成就。

2.1 数据分析与特征表示学习

在数据挖掘、机器学习和模式识别领域，对海量高维数据结构的分析研究一直是重要课题。高维数据具有聚类和流形结构等特征，涉及多元分析、非线性泛函分析和统计学等多个数学分支。人们一直在探寻更简单有效的方法来分析数据点之间的关系和关联。

图像特征表示是计算机视觉、图像分析和人工智能的关键。良好的图像表示方法不仅能节省计算机存储空间，还能降低图像处理复杂度，对图像分类和识别有着重要影响。目