紅外圖像評價具有重要的理論意義與工程價值。一方面,紅外圖像質量是決定紅外成像系統性能的重要指標。另一方面,對輸入紅外圖像進行有效評價是紅外圖像算法性能評估的前提。紅外圖像評價的特殊之處在于大部分紅外圖像沒有參考圖像,屬于無參考質量評價范疇。當前的紅外圖像評價方法不具備普適性,并且這些方法相互獨立,沒有形成公認的、完整的評價體系。探索、建立一套有效的紅外圖像無參考圖質量評價體系成為本文的主要研究內容。此外,圖像分割是眾多圖像處理算法（如目標檢測、特征分析、目標跟蹤、精確定位）的基礎。圖像分割的重要意義促使我們針對紅外圖像質量評價在圖像分割中的應用也進行了相關研究。我們提出了一套新的紅外圖像無參考圖質量評價體系。與現有評價方法相比,新體系具有如下優(yōu)勢:評價方法之間具有很好的互補性,構成了完整的紅外圖像質量評價體系;針對紅外圖像的不同應用場合（人在回路系統、自動目標識別系統）,分別沿著不同的技術路線（基于人眼視覺特性、與圖像算法性能相關）構建紅外圖像質量評價方法。評價方法充分考慮了質量評價過程中,沒有參考圖像的特點。本文的創(chuàng)新點及相關工作可歸納如下:1、針對紅外圖像背景雜波量化問題,通過比較... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：138 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內外研究現狀與發(fā)展趨勢
        1.2.1 紅外圖像無參考圖質量評價的概念
        1.2.2 紅外圖像質量評價方法研究現狀
            1.2.2.1 概述
            1.2.2.2 圖像算法性能相關的紅外圖像質量評價指標
            1.2.2.3 基于人眼視覺特性的紅外圖像質量評價指標
            1.2.2.4 PCNN圖像分割及算法性能評估研究現狀
    1.3 主要研究內容與技術路線
    1.4 本論文的結構安排
第二章 紅外圖像特點及其質量評價相關原則
    2.1 概述
    2.2 紅外成像原理與紅外圖像特點
        2.2.1 紅外成像原理
        2.2.2 紅外成像系統
        2.2.3 紅外傳輸特性
        2.2.4 紅外圖像特點及其噪聲分析
    2.3 紅外圖像無參考圖質量評價相關原則
    2.4 本章小結
第三章 基于人眼視覺特性的紅外圖像雜波量化方法
    3.1 概述
    3.2 人眼視覺系統介紹
        3.2.1 人眼視覺系統的生理結構
        3.2.2 人眼視覺系統的心理特性
    3.3 雜波定義及典型量化指標分析
        3.3.1 雜波的定義
        3.3.2 典型雜波量化指標分析
    3.4 紅外圖像中影響人眼視覺特性的因素分析
    3.5 基于模糊邏輯的背景自適應劃分
        3.5.1 圖像特征選擇
        3.5.2 基于模糊邏輯自適應分塊算法
    3.6 目標特征相似性雜波尺度
        3.6.1 圖像特征相似性指標
        3.6.2 目標特征相似性尺度的定義及計算方式
    3.7 實驗及分析
        3.7.1 實驗設置
        3.7.2 指標有效性實驗
        3.7.3 指標性能對比實驗
    3.8 本章小結
第四章 面向目標檢測性能的紅外圖像質量評價方法
    4.1 概述
    4.2 典型指標分析
    4.3 紅外目標檢測技術及干擾因素分析
    4.4 面向目標檢測性能的紅外圖像質量評價指標
        4.4.1 全局背景干擾度
        4.4.2 局部背景相似度
    4.5 實驗及討論
        4.5.1 指標有效性實驗
        4.5.2 指標性能對比實驗
        4.5.3 評價指標與目標檢測算法性能的關聯性驗證
    4.6 本章小結
第五章 面向目標跟蹤性能的紅外序列圖像質量評價方法
    5.1 概述
    5.2 現有紅外序列圖像評價指標分析
    5.3 紅外目標跟蹤技術及干擾因素分析
    5.4 面向目標跟蹤誤差的紅外序列圖像質量評價指標
        5.4.1 幀內目標信息遮隱程度
        5.4.2 幀間目標灰度信息變化程度
        5.4.3 幀間目標運動信息變化程度
    5.5 實驗及分析
        5.5.1 實驗設置
        5.5.2 指標有效性實驗
        5.5.3 指標性能對比實驗
    5.6 本章小結
第六章 紅外圖像質量評價在圖像分割中的應用
    6.1 概述
    6.2 影響分割算法性能的因素
    6.3 圖像局部活躍度
        6.3.1 圖像自適應分塊策略
        6.3.2 圖像局部活躍度的定義及計算
    6.4 基于STEWART PCNN模型的圖像自動分割方法
        6.4.1 Stewart PCNN模型
        6.4.2 基于圖像活躍度的PCNN圖像自動分割方法
        6.4.3 實驗及分析
    6.5 基于圖像質量評價的分割算法性能評估新方法
        6.5.1 引言
        6.5.2 現有圖像分割算法性能評估的缺陷分析
        6.5.3 基于圖像質量評價的分割算法性能評估新方法
            6.5.3.1 圖像活躍度指標
            6.5.3.2 加權優(yōu)度法
        6.5.4 實驗及分析
            6.5.4.1 實驗設置
            6.5.4.2 圖像活躍度指標有效性驗證
            6.5.4.3 分割算法性能評估及排序
            6.5.4.4 加權優(yōu)度法的優(yōu)勢與不足
    6.6 本章小結
第七章 全文總結與展望
    7.1 全文總結
    7.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻
攻讀博士學位期間取得的成果


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]紅外圖像質量評價方法研究與評價軟件設計[D]. 徐悅.華中科技大學 2013
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[4]自動目標識別性能評估中的圖像度量方法研究[D]. 李敏.華中科技大學 2006
[5]非制冷紅外焦平面成像系統畸變校正及盲元補償[D]. 范心田.中國科學院研究生院（長春光學精密機械與物理研究所） 2005



本文編號：3460593