1 中国科学院上海技术物理研究所 红外探测与成像技术重点实验室，上海 200083
2 中国科学院大学 电子电气与通信工程学院，北京 100049
针对仅配备CPU的红外成像系统，本文提出了一种基于中心点的实时目标检测方法。遵循轻量化的设计原则，首先引入了低计算成本的特征提取网络，并在此基础上设计了相应的特征融合模块以充分利用不同阶段提取的空间和上下文信息。同时为了进一步提高网络的表征能力，提出了一个背景抑制模块以完成对前景区域的特征增强，并最终通过轻量检测网络实现对目标中心点及其相应属性的预测。在红外空中目标数据集上的实验表明，本文所提方法能够在CPU上以21.69 ms每帧的速度达到90.24%的检测精度。与经典的Tiny-YOLOv3相比，在计算量和参数量仅为前者21%和11%的前提下，检测精度提高了10.94%，并且检测速度提高了10.02 ms，证明了方法在实时红外系统中的巨大应用潜力。
红外图像 目标检测 实时性 深度学习 infrared image target detection real time deep learning
1 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
3 中国科学院大学, 北京 100049
针对红外弱小目标难以识别、存在虚警的问题,根据红外线列探测器的噪声特性与小目标的梯度对称性,提出一种通过在图像梯度空间下构建多尺度堆叠增强重积分图(MSERI)来检测红外小目标的方法。估计不同的小目标尺寸,从多个方向计算图像的单向梯度图,利用估计尺寸寻找单向梯度图中各梯度值的互补梯度,对图像进行增强,之后对增强后的单向梯度图进行积分以还原图像并堆叠不同方向的积分图像,综合不同估计尺寸的堆叠图以获得增强结果。最后根据增强结果中的图像像素邻域的杂波峰-峰值计算自适应调节阈值,分割得到红外小目标。实验表明,所提方法在多种场景下均具有较好的检测能力与较低的虚警率,且运行速度优于其他性能类似的算法。
图像处理 红外线列图像 小目标检测 图像梯度 多尺度 光学学报
2021, 41(21): 2104001
1 中国科学院 上海技术物理研究所， 上海200083
2 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室， 上海00083
3 中国科学院大学， 北京100049
为了实现短波红外-可见光人脸图像的跨模态识别，提出了基于内容特征提取的短波红外-可见光人脸识别框架。首先建立了短波红外-可见光人脸图像数据集，对图像翻译框架DRIT进行改进，更为准确地获取图像的内容特征并得到更好的翻译结果；接着，采用改进的图像翻译框架中的内容特征提取器进行内容特征提取，以克服模态差异对识别的干扰，然后设计识别网络，基于内容特征完成跨模态的短波红外-可见光人脸识别任务。在自建短波红外-可见光人脸图像数据集上对改进的图像翻译框架和跨模态人脸识别框架进行测试，实验结果表明，改进的DRIT图像翻译框架中的内容特征提取器可以更准确地进行内容特征提取，应用于识别任务时识别准确率提升了12.89%，整体识别框架对短波红外人脸识别准确率达到88.86%。本文提出的基于内容特征提取的识别方案有效克服了模态差异，获得了较好的短波红外-可见光人脸识别结果。
图像翻译 短波红外图像 人脸识别 内容特征 image translation short-wave infrared images face recognition content feature
1 中国科学院上海技术物理研究所红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院大学电子电气与通信工程学院, 北京 100049
针对红外探测系统对目标检测的实时性要求,提出了一种基于关键点的快速红外目标检测方法。以目标中心作为目标检测关键点,首先设计了轻量化的特征提取网络,之后结合红外目标较小的特点,利用不同层次特征的空间信息和语义信息设计了相应的特征融合网络,并最终实现目标类别、位置和尺寸信息的预测。在自建空中红外目标数据集上对模型进行了对比测试,与YOLOv3等经典检测模型相比,检测速度大幅提高,检测精度仅略有下降;与同类型快速检测模型Tiny-YOLOv3相比,在模型尺寸压缩至Tiny-YOLOv3尺寸的23.39%的情况下,检测精度提高了8.9%,在中央处理器(CPU)上运行的检测速度亦提高了13.9 ms/frame,检测性能显著提升,验证了方法的有效性。
测量 机器视觉 深度学习 红外目标 目标检测 特征融合 光学学报
2020, 40(23): 2312006
1 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
3 中国科学院大学, 北京 100049
线列红外推扫探测器扫描帧率低,存在带状噪声,为此,提出一种基于Robinson-Guard滤波器和像素聚拢度的小目标检测方法。在红外图像上均匀布置采样窗口,令采样窗口根据图像亮度梯度聚集到高亮区域。融合红外图像的目标能量信息、局域对比度、目标像素聚拢度等多种特征,将采样窗口的加权叠加作为目标概率图。使用全局阈值分割获取目标,最终实现红外小目标的检测。实验结果表明,该算法可以检测中小尺寸的红外目标,且有效对抗探测器带来的带状噪声。
探测器 图像识别 红外图像 小目标检测 Robinson-Guard 像素聚拢度 光学学报
2020, 40(15): 1504001
1 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
提出一种基于深度学习的红外目标建模方法。将对抗与自编码相结合,设计了双重对抗自编码网络。利用训练后的网络,仅需输入类别标签和满足一定分布的随机变量即可生成相应类别的红外目标图像。在自建红外数据集上对模型的有效性进行验证,实验表明,生成的目标图像在真实性和多样性等各方面均取得了较高的评价结果。将随机生成的目标图像作为小数据集的补充,可有效改善训练数据匮乏的问题,提高红外成像系统识别算法的准确率。
成像系统 红外成像 目标建模 深度学习 自编码网络 生成对抗网络 光学学报
2020, 40(11): 1111002
1 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
提出一种用于短波红外人脸图像与可见光人脸图像翻译的改进CycleGAN框架。基于CycleGAN框架,新增了损失函数计算通路并设计了新损失函数。建立数据集并通过实验调整模型参数,改进模型在人脸图像上的翻译效果,有效克服光谱特性不同带来的图像模态差异,提升了图像的可观察性。在自建数据集上进行实验验证,将所提框架与其他常用框架从主观评价、FID(Fréchet inception distance)及识别准确率三个方面进行比较。结果表明,所提框架提升效果明显,更好地保持了原目标的结构特征,有效提升了图像翻译结果的可观察性和识别准确率。
图像处理 图像翻译 短波红外图像 生成对抗网络 损失函数
1 中国科学院上海技术物理研究所，上海 200083
2 中国科学院大学，北京 100049
3 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室，上海 200083
红外视频广泛用于侦测、监控，在安全领域发挥重要作用。针对红外视频存储所需空间大，不便于传输等问题，本文提出针对红外视频的多预测模式无损压缩算法。首先分解红外视频为序列帧并对各帧图像分块，通过对时间和空间去相关预测；对预测获取的残差进行计算，对于依旧存在相关性的残差进行二次预测，对每个子块选择最优预测器；对处理好的残差进行熵编码，完成本算法。对多个红外视频分别使用本文算法、Gzip算法、LOCO-I算法进行比较，结果表明本文算法可以获得更高的压缩比，有效改善红外视频存储问题，实现高效信息的传输。
无损压缩 冗余信息 时间预测 多预测 熵编码 lossless compression, redundant information, tempo
1 中国科学院大学, 北京 100039
2 上海技术物理研究所红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
随着红外技术的发展, 红外夜视仪越来越多的被应用在车辆辅助驾驶系统上以提高夜间的行车安全性。本文阐述了车载夜视技术的发展状况, 针对红外成像的行人检测算法进行综述, 并对其中多尺度红外特征提取和检测方法进行了分析, 最后对未来车载平台行人检测技术的发展方向做了简要介绍。
汽车辅助驾驶 红外夜视技术 行人检测 driver assistance system, infrared night vision, p
