發(fā)布時間：2020-03-20 06:12

【摘要】：紅外光強(qiáng)圖像主要反映了目標(biāo)的形狀、亮度以及位置信息;紅外偏振圖像主要反映目標(biāo)的邊緣和細(xì)節(jié)信息。二者融合能夠更全面的描述場景信息,提高圖像視覺效果,在空間探測、目標(biāo)識別、安全檢測、高性能空天一體化網(wǎng)絡(luò)檢測、公共安全視頻監(jiān)控等方面都有很重要的應(yīng)用。如何更好地將不同源圖像間互補(bǔ)信息綜合到一幅圖像從而提高目標(biāo)探測識別水平對實(shí)際應(yīng)用具有重要意義與價值。隨著紅外探測技術(shù)的不斷發(fā)展,場景信息日益復(fù)雜,現(xiàn)有紅外光強(qiáng)與偏振圖像融合算法不能根據(jù)圖像差異特征變化進(jìn)行動態(tài)調(diào)整并且缺乏考慮融合需求,造成圖像部分差異特征融合效果不理想甚至失效。如何解決該問題成為當(dāng)今紅外圖像融合領(lǐng)域的重點(diǎn)。本研究根據(jù)擬態(tài)仿生學(xué)思想,借鑒擬態(tài)章魚的多擬態(tài)過程,提出面向雙模態(tài)紅外圖像融合的擬態(tài)變換原理。本研究利用擬態(tài)變換的思想動態(tài)調(diào)整融合算法各變元組及其組內(nèi)變元選擇和不同變元的組合方式,并為其組合提供理論基礎(chǔ)與依據(jù),利用提出了擬態(tài)融合框架下的圖像特征感知,將感知到的圖像特征主次順序輸入到擬態(tài)變換框架中,最終得到最優(yōu)融合算法。本方法的提出充分發(fā)揮各變元組的優(yōu)勢,顯著提高融合圖像質(zhì)量,使原始圖像中的主要差異特征均得到很好的融合,提升融合圖像視覺效果。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)多擬態(tài)過程與融合過程分析:通過分析擬態(tài)章魚具有多擬態(tài)過程的原因,得到其具有多擬態(tài)特性的深層原因。分析常見圖像融合算法的一般性過程,找到融合過程中可以相互獨(dú)立且對融合效果具有影響的部分,分析擬態(tài)章魚多擬態(tài)過程與圖像融合過程之間的相關(guān)性,并建立兩者之間的對應(yīng)關(guān)系。(2)擬態(tài)融合框架下變元組及組內(nèi)變元選擇與組合:圖像擬態(tài)融合過程中,其變元組是由最小變換單元構(gòu)成,變元組之間的不同組合作用于圖像的擬態(tài)融合過程。將擬態(tài)融合過程拆分成如下四類變元組:多尺度分解變元、融合規(guī)則變元、融合參數(shù)變元、融合結(jié)構(gòu)變元。通過分析組內(nèi)變元對于不同圖像特征的融合效果,得到變元與圖像特征之間的融合效果關(guān)系,為后續(xù)建立擬態(tài)變換原理提供理論支撐。(3)擬態(tài)變換框架下的圖像特征感知:重點(diǎn)研究目標(biāo)場景和圖像特征之間的關(guān)系,利用可能性分布合成的方法解決樣本數(shù)量少、感知特征概率和不為1的問題。通過對原始圖像進(jìn)行特征提取并量化,得到每類圖像特征與場景目標(biāo)之間的關(guān)系,并建立其概率分布。利用可能性理論,將概率分布轉(zhuǎn)化為可能性分布,利用合成規(guī)則將可能性分布進(jìn)行合成得到合成分布,利用該分布對場景信息進(jìn)行場景感知,為解決融合需求問題以及后續(xù)建立擬態(tài)變換原理、融合算法的動態(tài)調(diào)整奠定基礎(chǔ)。(4)雙模態(tài)紅外圖像融合的擬態(tài)變換原理:首先分析不同變元組內(nèi)變元對圖像特征的融合效果,并提出比較融合度的概念,進(jìn)而確定針對不同圖像特征的有效融合變元和無效融合變元。利用單映射的方法建立多變元組與圖像特征之間的映射關(guān)系,并進(jìn)一步優(yōu)化得到多集值映射關(guān)系,采用數(shù)學(xué)建模的思想,利用矩陣方法對所得到關(guān)系進(jìn)行建模,達(dá)到從圖形化到函數(shù)化的表示,進(jìn)而得到擬態(tài)變換原理。該原理的提出可以為變元的選擇及其組合方式提供依據(jù),避免了現(xiàn)有的經(jīng)驗(yàn)選擇主觀性過強(qiáng)的問題,并且可以提高融合效果。不僅解決了傳統(tǒng)融合算法不能隨圖像特征變換而動態(tài)調(diào)整的問題,也解決了缺乏考慮融合需求的問題。
【圖文】：

圖 1.1 圖像融合過程示意圖一種非常重要的研究手段，，許多研究成果都是利、蜂群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等都是利用生物仿好地解決大量實(shí)際問題。受到生物仿生學(xué)的啟

三層次融合算法的關(guān)系
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;TN219

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本文編號：2591378