Phương pháp trộn ảnh màu nhìn đêm dựa trên kỹ thuật truyền tải tham số thống kê màu trên không gian YUV
130 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.93.2024.114-120Từ khóa:
Nhìn đêm; Trộn ảnh màu; Truyền tải tham số thống kê màu.Tóm tắt
Kỹ thuật trộn ảnh thông qua kết hợp hình ảnh từ nhiều kênh đầu thu khác nhau lại trên cùng một hình ảnh giúp phát huy ưu điểm của từng loại đầu thu qua đó nâng cao hiệu quả quan sát, tinh gọn trang thiết bị. Khác với trộn ảnh đen trắng truyền thống, trộn ảnh màu đưa hình ảnh từ đầu thu vào các kênh màu khác nhau do đó tăng cường sự nổi bật hình ảnh của từng kênh, tăng khả năng nhận diện và ghi nhớ hình ảnh đối với khung cảnh quan sát. Bài báo giới thiệu một phương pháp trộn ảnh màu nhìn đêm dựa trên kỹ thuật truyền tải tham số thống kê màu trên không gian YUV. Phương pháp này truyền tải tham số thống kê màu của ảnh thật vào ảnh trộn đồng thời lựa chọn các tham số tổ hợp tuyến tính các kênh đầu thu giúp ảnh trộn trở nên chân thực hơn và nổi bật hình ảnh mục tiêu kênh hồng ngoại. Đánh giá bằng tham số thống kê màu và trực quan cho thấy phương pháp trộn ảnh màu cho hiệu quả tốt.
Tài liệu tham khảo
[1]. N. A. Tuấn, “Tính toán thiết kế và chế tạo hệ quang trộn ảnh kết hợp khuếch đại ánh sáng yếu và ảnh nhiệt,” Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, số Đặc san FEE, tr. 212-221, (2020).
[2]. N. A. Tuấn, “Ứng dụng thuật toán tách biên hình ảnh Canny cho thiết bị quan sát trộn ảnh quang học,” Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, số Đặc san FEE, tr. 273-280, (2019).
[3]. T. V. Hà, “Thiết kế khối xử lý tách biên và trộn màu video ảnh nhiệt trên bộ kit Pynq-Z1 bằng Vivado HLS cho các ứng dụng trộn ảnh,” Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, số 77, tr. 129-136, (2022).
[4]. A. Toet, et al. “New false colour mapping for image fusion.” Optical Engineering, Vol.35, No.3, pp. 650-658, (1996). DOI: https://doi.org/10.1117/1.600657
[5]. Y. F. Jiang et al. “Summary of color night vision technology.” Laser Technology, Vol.44, No.1, pp.5, (2020).
[6]. P. Philip. "Part task investigation of multispectral image fusion using gray scale and synthetic color night-vision sensor imagery for helicopter pilotage," Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 3062, pp.88-100, (1997).
[7]. Waxman, et al. "Color Night Vision: Opponent Processing in the Fusion of Visible and IR Imagery." Neural Networks, Vol.10, No.1, pp.1-6, (1997). DOI: https://doi.org/10.1016/S0893-6080(96)00057-3
[8]. Waxman, et al. “Solid-state color night vision: fusion of low-light visible and thermal infrared imagery.” MIT Lincoln Laboratory Journal, Vol.11, pp.41-60, (1999).
[9]. E. Reinhard, et al. “Color transfer between images.” IEEE Computer Graphics and Applications, Vol.21, No.5, pp.34-41, (2001). DOI: https://doi.org/10.1109/38.946629
[10]. A. Toet. "Natural colour mapping for multiband nightvision imagery." Information fusion, Vol.4, No.3, pp.155-166, (2003). DOI: https://doi.org/10.1016/S1566-2535(03)00038-1
[11]. Hogervorst, et al. “Method for applying daytime colors to nighttime imagery in realtime”, Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, Bellingham, pp.697403-6974039, (2008). DOI: https://doi.org/10.1117/12.776648
[12]. Hogervorst, et al. “Fast natural color mapping for night-time imagery.” Information Fusion, Vol.11, No.2, pp. 69-77, (2010). DOI: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2009.06.005
[13]. A. Toet, et al. “Real-Time Full Color Multiband Night Vision.” Vision Sensors and Edge Dettection, pp. 105-142, (2010). DOI: https://doi.org/10.5772/10136
[14]. A. W. Browne, et al. “Deep learning to enable color vision in the dark.” PLoS ONE, Vol.17, No. 4, pp. 1-11, (2022). DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0265185
[15]. G. Q. He, et al. "Synthesis Performance Evaluation of Multi-Sensor Image Fusion." Chinese Journal of Computers, Vol.31, No.3, pp. 486-492, (2008). DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1016.2008.00486
[16]. C. Christopoulos, et al. “The JPEG2000 still image coding system: An overview.” IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol.46, No.4, pp. 1103-1127, (2000). DOI: https://doi.org/10.1109/30.920468
[17]. J. Liu, et al. "Visible and Infrared Thermal Image Fusion Algorithm Based on Self-Adaptive Reference Image." Spectroscopy and Spectral Analysis, Vol.36, No.12, pp.3907-3914, (2016).
[18]. L. X. Wang, et al. "Color transfer and its real-time system based on a YUV space for dual-channel video images." Transactions of Beijing Institute of Technology, Vol.27, No.3, pp.189-191, (2007).
