概率图车载热成像行人检测RoIs提取方法

摘要

道路场景复杂、热成像纹理信息较少以及图像品质不稳定,RoIs提取面临挑战.阈值分割RoIs提取更多关注行人局部细节和像素间邻域关系,容易产生行人遗漏、背景粘连和行人断裂,且很难控制RoIs总量.模拟人类视觉,关注图像显著性区域及其位置和大小,提出概率图RoIs提取方法,设计凸-凹形曲线映射像素灰度值增强图像对比度;基于图像签名方法获取显著性图.融合灰度强度和显著性概率图并从中提取图像前景;设计算法搜索路面估计限定的概率图区域生成RoIs.实验表明,相对阈值分割,本文方法能够提高RoIs定位准确度、控制RoIs总量和显著减少非行人RoIs;提取等量单帧RoIs,召回率提高不低于9％.