基于多帧时空信息协同理解的自然感彩色红外成像方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61775058
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    16.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0501.光学信息获取、显示与处理
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The natural color infrared imaging method is the research hotspot of infrared color night vision technology. At present, for thermal video input, natural color infrared imaging methods mainly follow the methods for static thermal images, perform independent color reconstruction on each frame or key frame, ignoring the time domain information, there are two shortcomings: 1) The time-domain features of object thermal radiation has not been used effectively, hindering the understanding of thermal imagery; 2) The time-domain smoothness of the reconstructed colors has not been constrained, resulting in the lack of between-frame consistency. This paper intends to solve the above problem by using the complementary spatio-temporal information and constraints provided by thermal image sequence. Taking the thermal image sequence as a whole in 3D spatio-temporal space, considering the feature extraction under spatio-temporal correlation, considering the global optimization of color reconstruction in spatio-temporal space, proposes the model construction methods of color reconstruction for the thermal sequence based on the three-dimensional spatio-temporal random field, and proposes the color night vision system quality evaluation methods toward the improvement of color reconstruction methods, with the achievement of a stable natural color thermal video as the ultimate goal, hence is able to bring significant benefits for both military and civil fields.
自然感彩色红外成像方法是红外彩色夜视技术的研究热点。目前针对热像视频输入,自然感彩色红外成像方法主要沿用对静态热像的处理方式,在每一帧或关键帧上独立进行色彩重建,这种方式忽视了时域信息,存在两点不足:1)景物热辐射的时域特征没有得到有效利用,影响了对热成像的理解;2)色彩的时域平滑性没有得到约束,影响了色彩重建结果在帧间的一致性。本项目拟利用热像序列提供的时空信息互补和约束关系解决上述问题,将热像序列作为一个三维时空中的有机整体,考虑景物热辐射特征的时空关联提取、考虑重建色彩的时空全局优化,提出基于时空三维随机场的热像序列色彩重建模型的构建方法,以及面向色彩重建方法改进的彩色夜视视频质量评价方法,以最终获得自然稳定的彩色红外视频为目标,对军事及民用领域都有重要意义。

结项摘要

瞄准自然感彩色红外成像技术中的景物热辐射时域特征没有得到有效利用及色彩时域平滑性没有得到约束两大问题,本项目基于自适应相关滤波响应融合、局部特征流、时空互信息提出了景物热辐射特征的时空关联提取的方法;基于图像/视频语义分割及类别色彩、稠密条件随机场模型提出了面向时空一致性的热像色彩重建模型构建方法;基于自动化场景解析模型提出了新的彩色夜视视频质量客观评价指标。所提出的方法形成从色彩重建模型构建到彩色夜视系统质量评价等一系列的基本理论方法,为实现自然感红外热像彩色夜视提供了关键理论支撑。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(2)
基于可见光/红外图像的夜间道路场景语义分割
  • DOI:
    10.14135/j.cnki.1006-3080.20180119001
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    华东理工大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴骏逸;谷小婧;顾幸生
  • 通讯作者:
    顾幸生
基于自适应响应融合的相关滤波红外目标跟踪
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    红外与激光工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    房胜男;谷小婧;顾幸生
  • 通讯作者:
    顾幸生
基于自适应互信息的红外/深度双摄像机时空配准
  • DOI:
    10.14135/j.cnki.1006-3080.20180131002
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    华东理工大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩松;谷小婧;顾幸生
  • 通讯作者:
    顾幸生
基于类别色彩查找表的彩色夜视方法
  • DOI:
    10.14135/j.cnki.1006-3080.20181018005
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    华东理工大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张玮雯;谷小婧;顾幸生
  • 通讯作者:
    顾幸生
Depth estimation from infrared video using local‑feature‑flow neural network
使用局部特征低神经网络进行红外视频深度估计
  • DOI:
    10.1007/s13042-018-0891-9
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    International Journal of Machine Learning and Cybernetics
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Wu Shouchuan;Haitao Zhao;Shaoyuan Sun
  • 通讯作者:
    Shaoyuan Sun

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其他文献

红外热像视频的细微变化放大
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中国图象图形学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    付传卿;谷小婧;顾幸生
  • 通讯作者:
    顾幸生
基于面部生命特征的3D假面欺骗攻击检测方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    系统仿真学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    谷小婧;付传卿;顾幸生
  • 通讯作者:
    顾幸生
基于鲁棒特征匹配的热成像全景图生成方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    红外技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘欢;谷小婧;顾幸生
  • 通讯作者:
    顾幸生
车载红外图像的行人检测与跟踪技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    激光与红外
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    苏晓倩;孙韶媛;戈曼;谯帅;谷小婧
  • 通讯作者:
    谷小婧
基于轮廓跟踪的车载红外视频彩色化方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    应用光学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    谯帅;孙韶媛;谷小婧;戈曼
  • 通讯作者:
    戈曼

其他文献

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谷小婧的其他基金

基于红外热成像的石化装置气体泄漏自动检测方法
  • 批准号:
    61973122
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于红外热像色彩重建的全天候彩色夜视技术研究
  • 批准号:
    61205017
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    27.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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