山区高速公路隧道出入口视觉融合技术研究

针对红外非可见光与可见光视觉在成像过程中不同的感光特性,面向隧道典型的"黑洞"和"白洞"问题,从自动驾驶车辆视角研究光照环境突变条件下的视觉辨识以及融合感知技术.分别选取低照度车辆进入隧道以及弱光线条件下车辆驶离隧道两种情形,利用局部能量、卷积稀疏表示算法(CSR)对两种图像进行融合实验,结合MI、SF、AG、QAB/F、SSIM、PSNR六种评价指标进行评价.实验结果表明,在隧道入口处图像CSR-E算法对比Curvelet、NSCT、NSCT-T、SR-C&L、SF-Energy-Q五种算法,边缘信息传递因子(QAB/F)提高了 14.14％,隧道出口处图像运行平均时间减少1.17 ms,结构相似性(SSIM)提高了 3.38％,所提出的红外非可见光与可见光视觉融合成像方法弥补单一传感器针对特定场景表达的不全面,实现对场景全面清晰准确的表达,有效解决了源图像的边缘信息丢失,增强图像的光谱信息.