[发明专利]一种基于多光谱图像信息的行为识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于多光谱图像信息的行为识别方法，其特征在于：所述基于多光谱图像信息的行为识别方法包括如下步骤：

由本地终端获取可见光谱图像以及红外光谱图像；

由本地终端对所述红外光谱图像进行高解析度处理并将经过高解析度处理的红外光谱图像发送给服务器，或者由本地终端将所述红外光谱图像发送给服务器以便由所述服务器对于所述红外光谱图像进行高解析度处理；

由服务器基于经过高解析度处理的红外光谱图像以及所述可见光谱图像，对图像中的物体进行识别；

由服务器基于识别出的物体进行危险识别；

当出现危险情况时，由服务器向报警中心发出预警；

响应于接收到所述预警，由报警中心做出报警；

其中，对所述红外光谱图像进行高解析度处理至少包括比较可见光谱图像与经过插值的红外光谱图像的步骤。

2.如权利要求1所述的基于多光谱图像信息的行为识别方法，其特征在于：其中，对所述红外光谱图像进行高解析度处理包括如下步骤：

利用双三次插值方法对所述红外光谱图像进行上采样以便使得所述红外光谱图像与所述可见光谱图像具有相同大小；

将经过上采样的红外光谱图像作为初始红外图像；

S1：基于所述初始红外图像或者候选红外图像建立成本函数，其中，所述成本函数如下：

其中，是成本函数，是自定义的常数值，d是候选红外图像，是当前迭代得出的红外图像，并且其中，当i=0时，是所述初始红外图像。

3.如权利要求2所述的基于多光谱图像信息的行为识别方法，其特征在于：其中，对所述红外光谱图像进行高解析度处理包括如下步骤：

S2：基于所述可见光谱图像，得到所述可见光谱图像中的红色通道的图像；

S3：设定相关性门限值；

S4：在图像的给定区域中，计算所述红色通道的图像的多个像素点与所述初始红外图像的多个像素点或者所述候选红外图像的多个像素点之间的互相关性；

S5：如果所述红色通道的图像的多个像素点与所述初始红外图像的多个像素点或者所述候选红外图像的多个像素点之间的互相关性大于所述相关性门限值，则确定所述图像的给定区域为互相关性区域。

4.如权利要求3所述的基于多光谱图像信息的行为识别方法，其特征在于：其中，对所述红外光谱图像进行高解析度处理包括如下步骤：

S6：对所述互相关性中的成本函数进行过滤，其中，对所述互相关性中的成本函数进行过滤基于以下公式：

其中，是进行过过滤处理的成本函数，是自定义窗口，其中，所述自定义窗口的大小小于所述互相关性区域的大小，是所述红色通道的图像，其中，以及由以下公式定义；

其中，是所述初始红外图像或者候选红外图像在中的平均值，是所述初始红外图像或者候选红外图像在中的方差，是自定义的常数值，由如下公式定义：

其中，是自定义窗口中像素点的总数；

S7：通过使得所述函数最小化，求得经过更新的候选红外图像d。

5.如权利要求4所述的基于多光谱图像信息的行为识别方法，其特征在于：其中，对所述红外光谱图像进行高解析度处理包括如下步骤：

S8：对所述经过更新的候选红外图像d进行次像素级内插，以得到完成的候选红外图像，其中，对所述经过更新的候选红外图像d进行次像素级内插具体是通过如下方法进行的：

其中，，，并且其中，

；

S9：以完成的候选红外图像替换所述初始红外图像或者候选红外图像；

迭代进行步骤S1-S9，直到成本函数的变化达到收敛标准，从而得到经过高解析度处理的红外图像。