18、运动认知检测与低光照图像上色技术解析

最新推荐文章于 2025-11-20 00:30:36 发布

php55

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分类专栏：夜视智能：从感知到认知文章标签：运动认知检测红外小目标检测 GLMT算法

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运动认知检测与低光照图像上色技术解析

1. 非基于学习的运动认知检测

1.1 现有检测与跟踪方法问题

现有检测和跟踪方法存在一些问题，例如运动形状多样、图像特征复杂以及对不同场景的适应性较弱。针对这些问题，提出了以下三种模型。

1.2 三种模型介绍

红外小目标检测新方法 ：该方法能够利用稀疏误差和结构差异来检测小目标，这是首次将结构差异和稀疏误差成功应用于红外小目标检测。通过利用稀疏误差和结构差异，可以轻松提取红外小目标，结果通过简单的融合框架进行估计。实验结果表明，该方法有效，与其他方法相比表现良好，并且能产生更优的检测结果。
GLMT算法 ：该算法利用了LARK空间结构的优势，不受弱边缘目标的干扰。它结合颜色或灰度信息来提高目标与背景之间的对比度，改善了CAMSHIFT中空间信息不足和背景干扰的问题，能够在不同光谱视频中跟踪姿态变化较小的紧凑或非紧凑目标。此外，引入了LARK的局部结构统计匹配方法，该方法使用LARK特征对弱局部结构的变化敏感。基于此，LLSMT算法可以跟踪不同姿态变化的非紧凑目标。
时空局部结构统计匹配模型 ：该模型用于识别非紧凑动作并扩展测试视频的场景。首先，通过将高斯差分梯度引入LARK描述符来引入新的GLARK特征，以编码局部结构信息；其次，将多尺度复合模板集应用于多种尺寸的动作；最后，通过时空局部结构统计匹配方法将该方法应用于动作视频以标记动作。实验结果表明，该方法优于以前的方法，在人体动作检测方面实现了更鲁棒和准确的结果。此外，SMSM与传统学习方法不同，能够更有效地将模板与测试视频进行匹配。

1.3 模型对比表格

模型名称	优势	适用场景
红外小目标检测新方法	利用稀疏误差和结构差异，检测效果好	红外小目标检测
GLMT算法	利用LARK空间结构，改善对比度和跟踪问题	不同光谱视频中姿态变化小的目标跟踪
时空局部结构统计匹配模型	识别非紧凑动作，结果鲁棒准确	动作视频的动作标记

1.4 模型工作流程 mermaid 流程图

graph LR
    A[输入图像或视频] --> B{选择模型}
    B -->|红外小目标检测新方法| C(提取稀疏误差和结构差异)
    B -->|GLMT算法| D(利用LARK空间结构和颜色信息)
    B -->|时空局部结构统计匹配模型| E(引入GLARK特征和多尺度模板集)
    C --> F(融合框架估计结果)
    D --> G(跟踪目标)
    E --> H(标记动作)
    F --> I[输出检测结果]
    G --> J[输出跟踪结果]
    H --> K[输出动作标记结果]

2. 基于规则挖掘的低光照图像上色

2.1 低光照图像上色的意义

灰度图像上色一直是夜视技术的研究热点。低光照和红外图像通常是灰度的，而人眼对彩色图像具有较高的分辨率和灵敏度，因此对夜视图像进行上色可以增强人们对目标和场景信息的感知，在军事和民用领域都具有重要意义。

2.2 现有上色方法及问题

目前，基于手动笔触的颜色扩散和基于参考彩色图像的颜色转移是实现灰度图像上色的两种主要方法。基于手动笔触的颜色扩散需要用户手动操作，要求严格，通常需要多次重复操作才能获得理想的上色结果；基于参考彩色图像的颜色转移计算复杂，时间成本高，很难获得理想的上色结果。

2.3 基于关联规则的上色算法（CARM）

2.3.1 算法原理概述

CARM算法通过数据挖掘理论，将Apriori算法与分类学习技术相结合，能够自动获得高色彩还原度的上色过程，该过程实时且易于转化为硬件实现。通过将彩色图像中每个像素的亮度y与颜色分量r、g和b相结合，可以发现当亮度y等于某个值时，相应的颜色分量r、g和b分别经常等于某些值。该算法主要解决两个问题：从参考彩色图像中挖掘合适的强关联规则，以及从低光照图像中获得上色结果。

2.3.2 多属性关联规则挖掘

‘亮度 - 颜色’强关联规则 ：使用参考彩色图像中每个像素的亮度y和颜色分量r、g和b，通过Apriori算法获得‘亮度 - 颜色’强关联规则。但该算法仅适用于不同物体亮度不同的简单灰度图像，当灰度图像的亮度分布复杂，物体亮度相似甚至相同时，会出现上色错误。
‘亮度 - 类别 - 颜色’强关联规则 ：为解决上述问题，在强关联规则集中添加‘类别标签’元素，以获得‘亮度 - 类别 - 颜色’强关联规则集。具体过程如下：
1. 对参考彩色图像进行分割，区分不同对象并生成不同类别的训练样本（BLOCK）。
2. 使用分类函数libsvm，根据参考彩色图像的特征集{HOG, 均值, 方差, 均匀性, 熵}和相应的类别标签（‘labeln’）获得SVM分类器（model）。
3. 构建相应的事务数据库，提取不同参考彩色图像中每个像素的亮度y和颜色分量r、g和b。
4. 阐述基于多属性规则约束的优化先验算法，以获得上色的唯一性。
5. 确定参数，发现频繁4 - 项集，生成关联规则，并去除置信度低于用户指定阈值的规则，留下强关联规则集。
6. 通过对强关联规则集进行区间数量和区间分布的约束，获得满足要求的原始‘亮度 - 颜色’强关联规则集。
7. 挖掘类别属性规则，将‘类别标签’元素添加到强关联规则集中，获得对应不同对象的‘亮度 - 类别 - 颜色’强关联规则集，最后汇总得到完整的最终强关联规则集用于映射。

2.3.3 基于规则映射的灰度图像上色

选择一定大小（16×16）的移动窗口在灰度图像中，通过已获得的SVM分类器对移动窗口中的图像块进行分类，并将类别标签分配给左上角像素。通过灰度图像中每个像素的亮度和类别标签获得用于映射的‘亮度 - 类别’集，该集可以与最终强关联规则集中的规则一一映射，并分配相应的颜色分量r、g和b，最终获得上色结果。具体过程如下：
1. 根据以下公式对灰度图像进行分类，获得类别标签矩阵F：

Original + model classify
−−−−→F

提取灰度图像中每个像素的亮度（y），与类别标签矩阵F一起获得用于映射的‘亮度 - 类别’集（D）：

⎡
⎢⎢⎣
y1
y2
· · ·
yz
⎤
⎥⎥⎦+ F  = D :
⎡
⎢⎢⎣
y1 L1
y2 L2
· · · · · ·
yz Lz
⎤
⎥⎥⎦

将‘亮度 - 类别’集（D）与最终强关联规则集进行搜索和映射，分配相应的颜色分量r、g和b，获得上色结果：

D :
⎡
⎢⎢⎣
y1 L1
y2 L2
· · · · · ·
yz Lz
⎤
⎥⎥⎦+ strong rules set search and map
−−−−−−−−−−→result

2.3.4 实验结果分析与比较

‘亮度 - 颜色’模型 ：当不同物体的亮度差异明显时，图像上色效果较好；但当亮度差异难以发现或亮度相同时，上色效果变差。这是因为‘亮度 - 颜色’强关联规则的左侧只有一个元素（亮度），右侧有三个元素（颜色分量r、g和b），在支持度和置信度参数的约束下，当亮度等于某个值时，相应的颜色可能完全不同，容易导致上色错误，降低图像上色的效果。
‘亮度 - 类别 - 颜色’模型 ：在强关联规则的左侧添加‘类别’元素后，图像上色效果明显改善。但也存在两个问题：一是边界的上色效果不太好，这是因为只有三个类别（树、地面和道路），难以正确分类边界处的图像块；二是道路的灰色与真实颜色不同，这是由于CARM算法将亮度和颜色分量划分为区间以减少关联规则挖掘的时间成本，导致颜色还原度低和不连续。
区间数量与颜色不连续性的关系 ：将亮度y和颜色分量r、g和b划分为不同数量的区间进行实验，结果表明，当区间数量增加时，图像上色后的效果更接近连续、均匀和真实。
多场景应用与算法比较 ：
- 第一组实验使用CMOS拍摄的来自两个不同场景的灰度图像，比较原始彩色图像和上色效果，证明了CARM算法对各种场景的灰度图像具有强大的上色功能。
- 第二组实验使用EMCCD拍摄的不同光照水平的三个低光照图像，将CARM算法与Welsh算法的上色效果进行比较。结果表明，CARM算法的上色功能明显强于Welsh算法。CARM算法能够清晰区分地面和树木，通过为树木分配亮绿色和为地面分配灰黄色获得良好的视觉效果；而Welsh算法依赖于局部统计分布来实现图像上色，低光照图像中的噪声会影响局部统计分布的计算和后续的匹配工作。
- 在时间成本方面，CARM算法的时间复杂度为O (M × N)，其中M和N分别是低光照图像的行数和列数。由于已经获得了图像分类器和强关联规则集，该算法的时间主要用于每个像素的分类和关联规则映射过程。

2.4 上色算法对比表格

算法名称	优势	劣势	时间复杂度
CARM算法	自动上色，色彩还原度高，实时性好，适用于多场景	边界上色效果可能不佳，颜色还原度受区间划分影响	O (M × N)
Welsh算法	-	依赖局部统计分布，受噪声影响大，计算复杂，时间成本高	-

2.5 CARM算法工作流程 mermaid 流程图

graph LR
    A[参考彩色图像] --> B(提取亮度和颜色分量)
    B --> C(构建事务数据库)
    C --> D(优化先验算法挖掘规则)
    D --> E(生成强关联规则集)
    F[灰度图像] --> G(选择移动窗口)
    G --> H(分类图像块并分配类别标签)
    H --> I(获得‘亮度 - 类别’集)
    I --> J(与强关联规则集映射)
    J --> K(分配颜色分量)
    K --> L[输出上色结果]
    E --> J

3. 技术总结与综合分析

3.1 运动认知检测与图像上色技术的关联

运动认知检测和低光照图像上色虽然看似是两个不同的领域，但在实际应用中却有着紧密的联系。在一些监控、安防等场景中，不仅需要对目标的运动状态进行准确检测和跟踪，还需要对采集到的低光照图像进行上色处理，以提高人眼对目标和场景信息的感知能力。例如，在夜间监控中，通过运动认知检测模型可以发现可疑目标的运动轨迹，同时利用图像上色技术可以将低光照的灰度图像转换为彩色图像，使监控人员更清晰地识别目标的特征和周围环境。

3.2 技术优势与挑战

3.2.1 优势

运动认知检测模型 ：三种运动认知检测模型都具有各自独特的优势。红外小目标检测新方法利用稀疏误差和结构差异，能够有效检测红外小目标，在军事侦察、安防监控等领域具有重要应用价值；GLMT算法结合LARK空间结构和颜色信息，改善了目标跟踪的效果，适用于不同光谱视频中的目标跟踪；时空局部结构统计匹配模型能够识别非紧凑动作，为人体动作分析、行为识别等提供了有力支持。
CARM图像上色算法 ：CARM算法通过关联规则挖掘和分类学习技术，实现了自动、实时的图像上色过程，具有高色彩还原度和多场景适应性的优点。与传统的上色方法相比，CARM算法能够更好地处理低光照图像，减少上色错误，提高图像的视觉效果。

3.2.2 挑战

运动认知检测模型 ：现有运动认知检测模型仍然面临一些挑战，如对复杂场景的适应性有待提高，在光照变化、遮挡等情况下，检测和跟踪的准确性可能会受到影响。此外，模型的计算复杂度较高，需要较强的计算资源支持。
CARM图像上色算法 ：CARM算法虽然在图像上色方面取得了较好的效果，但也存在一些问题。例如，边界的上色效果不太理想，颜色还原度受区间划分的影响较大。同时，算法的时间复杂度仍然较高，在处理大规模图像时可能会存在性能瓶颈。

3.3 技术发展趋势

3.3.1 运动认知检测

未来，运动认知检测技术将朝着更加智能化、高效化的方向发展。一方面，随着深度学习、人工智能等技术的不断发展，将有更多的智能算法应用于运动认知检测领域，提高模型的准确性和适应性。另一方面，硬件技术的不断进步将为运动认知检测提供更强大的计算支持，降低模型的计算复杂度，实现实时、高效的检测和跟踪。

3.3.2 图像上色

图像上色技术将更加注重色彩的自然度和真实性。未来的上色算法可能会结合更多的图像特征和语义信息，实现更加智能、精准的上色过程。同时，随着云计算、大数据等技术的应用，图像上色将更加便捷、高效，能够满足不同场景下的需求。

4. 实际应用案例分析

4.1 安防监控领域

在安防监控领域，运动认知检测和图像上色技术都有着广泛的应用。例如，在夜间监控中，利用红外小目标检测新方法可以实时检测到潜在的入侵者，同时通过CARM算法对低光照的监控图像进行上色处理，使监控人员能够更清晰地观察到目标的特征和周围环境。具体应用流程如下：
1. 数据采集 ：通过红外摄像头采集夜间监控图像。
2. 运动认知检测 ：使用红外小目标检测新方法对采集到的图像进行处理，检测是否存在可疑目标。
3. 图像上色 ：如果检测到可疑目标，使用CARM算法对相关图像进行上色处理，提高图像的视觉效果。
4. 信息反馈 ：将检测结果和上色后的图像反馈给监控人员，以便及时采取措施。

4.2 智能交通领域

在智能交通领域，运动认知检测和图像上色技术可以用于车辆和行人的检测与跟踪。例如，在低光照环境下，利用GLMT算法可以准确跟踪车辆和行人的运动轨迹，同时通过图像上色技术可以将交通监控图像转换为彩色图像，提高交通管理人员对交通状况的感知能力。具体应用流程如下：
1. 数据采集 ：通过交通摄像头采集低光照的交通图像。
2. 运动认知检测 ：使用GLMT算法对采集到的图像进行处理，跟踪车辆和行人的运动轨迹。
3. 图像上色 ：使用CARM算法对交通图像进行上色处理，提高图像的清晰度和可读性。
4. 交通管理 ：根据检测结果和上色后的图像，交通管理人员可以及时调整交通信号，优化交通流量。

4.3 实际应用效果对比表格

应用领域	未使用相关技术	使用相关技术
安防监控	夜间监控图像模糊，难以识别目标特征	能够清晰检测目标，上色后图像视觉效果好
智能交通	低光照下难以准确跟踪车辆和行人	可以准确跟踪目标，上色后交通图像更易读

4.4 实际应用流程 mermaid 流程图

graph LR
    A[数据采集] --> B(运动认知检测)
    B --> C{是否有目标}
    C -->|是| D(图像上色)
    C -->|否| A
    D --> E(信息反馈/交通管理)

5. 总结与展望

5.1 总结

本文介绍了非基于学习的运动认知检测和基于规则挖掘的低光照图像上色技术。运动认知检测方面，提出了红外小目标检测新方法、GLMT算法和时空局部结构统计匹配模型，这些模型在目标检测、跟踪和动作识别等方面具有良好的效果。图像上色方面，详细阐述了CARM算法，该算法通过关联规则挖掘和分类学习技术，实现了自动、实时的图像上色过程，具有高色彩还原度和多场景适应性的优点。同时，通过实验结果分析和实际应用案例，验证了这些技术的有效性和实用性。

5.2 展望

虽然运动认知检测和图像上色技术已经取得了一定的进展，但仍然存在一些问题和挑战。未来，需要进一步研究和改进这些技术，提高模型的准确性、适应性和效率。例如，在运动认知检测方面，可以结合更多的传感器数据和深度学习算法，提高模型对复杂场景的处理能力；在图像上色方面，可以探索更加智能的上色算法，提高颜色的自然度和真实性。相信随着技术的不断发展，运动认知检测和图像上色技术将在更多领域得到广泛应用，为人们的生活和工作带来更多的便利。