1 中国民航飞行学院 航空工程学院, 四川 广汉 618307
2 西南师范大学 电子信息工程学院, 四川 南充 637009
3 四川大学 电子信息学院, 四川 成都 610064
在安检领域, 目前最主要的手段是人工分析X光图像, 以检测是否隐藏的违禁品。由于人工检测存在较强的主观性, 并且在安检员疲劳时容易造成漏判、错判。针对这一问题, 对X光异物图像进行自动识别研究, 提出了基于Tamura纹理特征和随机森林的X射线异物分类方法。介绍了基于计算机视觉的X光违禁品自动检测识别系统; 提出一种基于Contourlet变换的Taruma纹理特征提取方法, 通过该方法得到Taruma纹理特征向量; 最后采用随机森林分类器对违禁品图像进行分类判断。实验结果表明, 基于Tamura纹理特征和随机森林的X射线异物分类能够有效地区分不同种类的违禁品。
X射线异物 Contourlet 变换 Tamura纹理特征 随机森林 分类 illegal object with X ray Contourlet transform Taruma texture feature random forest classification
1 重庆光电技术研究所, 重庆 400060
2 重庆光电技术研究所, 重庆 40006
3 西南计算机有限责任公司, 重庆 4000600
4 西华师范大学 物理与电子信息学院, 四川 南充 637009
论述了近红外成像原理及优点, 探讨了InGaAs近红外相机组件的核心器件——近红外探测器及其探测器驱动电路、信号处理电路和接口电路等电路组成, 阐述了通信流程和疵点补偿方法, 通过成像效果对比, 详细分析了红外相机、可见光相机和InGaAs近红外相机各自的成像特点, 指出近红外相机作为可见光相机和红外相机的补充, 在**和民用上有着广泛的应用。
近红外 InGaAs探测器 成像技术 near infrared InGaAs camera imaging technology
