紅外傳感器成像原理為熱輻射成像。其成像不受霧、陰天等惡劣天氣的影響,但得到的圖像背景比較模糊,并且空間分辨率和圖像對(duì)比度低�？梢�(jiàn)光傳感器利用可見(jiàn)光反射成像,獲得的圖像紋理清晰,卻容易被霧、雨等惡劣環(huán)境干擾。智能船或者救援船在水面航行時(shí),由于霧的遮擋,可見(jiàn)光傳感器無(wú)法識(shí)別出霧中需要救援人,而紅外傳感器能夠通過(guò)熱輻射識(shí)別出霧中的人,卻由于其成像原理,無(wú)法獲得人的具體位置。所以本文針對(duì)霧天的水面目標(biāo)圖像的采集問(wèn)題,設(shè)計(jì)了兩套紅外與可見(jiàn)光的融合方法。本文主要包括以下四個(gè)方面:1.首先本文闡述了圖像融合的三個(gè)層次（像素級(jí)、特征級(jí)和決策級(jí)）和紅外與可見(jiàn)光成像的原理,并分別在空間域和變換域介紹了現(xiàn)在比較成熟的圖像融合方法,并且對(duì)圖像進(jìn)行了預(yù)處理（濾波、增強(qiáng)和配準(zhǔn)）。并闡述了圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo),為后面對(duì)融合后的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)做好理論基礎(chǔ)。2.其次深入了解非下采Contourlet變換（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）的基本原理和組成（非下采樣塔型濾波器組和非下采樣方向?yàn)V波器組）,并闡述了基于NSCT的圖像融合原理及融合實(shí)例,并通過(guò)改變閾值找到最佳的融合閾值... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 紅外與可見(jiàn)光的圖像融合的現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作
第2章 基于紅外與可見(jiàn)光的圖像融合基礎(chǔ)理論及圖像的預(yù)處理
    2.1 紅外與可見(jiàn)光成像原理
    2.2 圖像融合
        2.2.1 圖像融合的框架
        2.2.2 圖像融合的層次
        2.2.3 圖像融合的方法
    2.3 水面圖像融合的預(yù)處理
        2.3.1 水面圖像的去噪
        2.3.2 水面圖像濾波算法實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果圖
        2.3.3 水面圖像的增強(qiáng)
        2.3.4 水面圖像增強(qiáng)算法實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果
        2.3.5 水面圖像的配準(zhǔn)
        2.3.6 水面圖像配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)分析
    2.4 圖像融合質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
        2.4.1 主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)
        2.4.2 客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于紅外與可見(jiàn)光的圖像融合方法
    3.1 非下采樣Contourlet變換融合方法
        3.1.1 非下采樣Contourlet變換理論
        3.1.2 非下采樣塔形濾波器組結(jié)構(gòu)
        3.1.3 非下采樣方向?yàn)V波器組結(jié)構(gòu)
        3.1.4 基于NSCT圖像融合的方法實(shí)現(xiàn)
        3.1.5 閾值T對(duì)融合結(jié)果的影響
    3.2 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)理論
        3.2.1 PCNN模型的基本理論
        3.2.2 PCNN的簡(jiǎn)化模型
        3.2.3 基于PCNN圖像融合的方法實(shí)現(xiàn)
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于NSCT和視覺(jué)顯著性的紅外與可見(jiàn)光的水面圖像融合方法
    4.1 FrequencyTuned算法
        4.1.1 Dog濾波器
        4.1.2 參數(shù)選擇
        4.1.3 計(jì)算顯著性檢測(cè)圖
        4.1.4 圖像引導(dǎo)濾波器
        4.1.5 紅外圖像顯著性檢測(cè)
    4.2 融合規(guī)則
        4.2.1 融合過(guò)程
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.3 本章小結(jié)
第5章 基于NSCT和PCNN的紅外與可見(jiàn)光水面圖像融合方法
    5.1 基于NSCT和PCNN水面圖像融合過(guò)程
        5.1.1 低頻部分的融合規(guī)則
        5.1.2 帶通方向子帶部分的融合規(guī)則
    5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文和取得的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[5]霧天降質(zhì)圖像增強(qiáng)方法研究及DSP實(shí)現(xiàn)[D]. 許志遠(yuǎn).大連海事大學(xué) 2010
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碩士論文
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[4]基于同態(tài)濾波的圖像增強(qiáng)算法研究[D]. 程新.西安郵電大學(xué) 2016
[5]紅外與可見(jiàn)光圖像融合中的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王雪.電子科技大學(xué) 2016
[6]基于視覺(jué)顯著性算法的圖像融合研究[D]. 楊爽.吉林大學(xué) 2016
[7]基于稀疏表示模型的熱紅外與可見(jiàn)光圖像融合研究[D]. 李海超.安徽大學(xué) 2016
[8]基于PCNN和NSCT變換的圖像融合算法[D]. 姜志.浙江理工大學(xué) 2014
[9]紅外圖像與可見(jiàn)光圖像融合研究[D]. 李洋.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[10]基于改進(jìn)的主成分分析的紅外與可見(jiàn)光圖像融合方法研究[D]. 劉立坤.華中科技大學(xué) 2013



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