本文關(guān)鍵詞：多波段紅外圖像差異特征形成機理研究

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【摘要】：多波段紅外成像是監(jiān)測火災(zāi)、排除故障、工業(yè)控制、深空探索的重要手段,對不可預(yù)知差異特征的多波段紅外動態(tài)場景圖像進行融合是目標識別和決策的需要。圖像融合的效果取決于所選用的融合算法對原圖像間差異信息的有效融合程度,而原圖像間的差異信息及各自特征的固有性是在成像的整個過程中形成的,并由成像過程的各種因素共同決定。通過構(gòu)建成像特性與圖像特征間的映射關(guān)系,將融合算法與成像特性緊密地聯(lián)系起來,使得融合算法的選擇隨著成像特性的變化而相應(yīng)變化,從而得到更為準確可靠的結(jié)果。因此,本文對多波段紅外圖像差異特征的形成機理進行探究,主要內(nèi)容如下:(1)深入探索了不同成像條件下的多波段紅外成像差異特性。在夜視條件下,基于紅外成像過程比較了不同紅外波段的目標表觀輻射、大氣傳輸、光學(xué)系統(tǒng)透射和探測器響應(yīng)等成像特性間的差異,重點探究了不同紅外波段上的同一場景圖像點目標的像素灰度值差異的形成原因;在白天條件下,基于短波紅外成像機理深入分析了短波紅外點目標反射太陽輻射隨時刻的變化規(guī)律,并構(gòu)建了中長波紅外點目標反射環(huán)境輻射的理論模型,為構(gòu)建有效的多波段紅外成像差異特性集奠定了基礎(chǔ)。(2)重點提出了一種三級差異特征選擇模型。分別將不同紅外波段圖像的統(tǒng)計特征和紋理特征組成的原始特征空間,經(jīng)過一致差異級、顯著差異級和去相關(guān)差異級這三級差異特征選擇,得到綜合性的差異特征集,為構(gòu)建有效的多波段紅外成像差異特征集奠定了基礎(chǔ),同時也為數(shù)據(jù)降維提供一種新方法。(3)構(gòu)建了多波段紅外成像差異特性集與圖像差異特征集間的映射關(guān)系�；诜蛛x變量法對紅外成像過程中的各個成像因素的演化模型進行推導(dǎo),得到了目標像素灰度值與各個成像因素之間的近似函數(shù)關(guān)系表達式,并仿真出兩者間的變化曲線,從而綜合闡述了成像差異特性與圖像差異特征之間的映射關(guān)系。
【關(guān)鍵詞】：紅外多波段 成像差異特性 圖像差異特征 映射關(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】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1. 緒論10-21
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.2 多波段紅外圖像差異特征形成機理的研究現(xiàn)狀12-18
• 1.2.1 成像差異特性的研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.2 圖像差異特征的研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.3 成像特性與圖像特征間映射關(guān)系的研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 研究思路及主要內(nèi)容18-19
• 1.4 論文的章節(jié)安排19-21
• 2. 多波段紅外圖像差異特征形成機理的理論基礎(chǔ)21-41
• 2.1 紅外輻射的基本規(guī)律21-24
• 2.1.1 基爾霍夫輻射規(guī)律21-22
• 2.1.2 普朗克輻射公式22-23
• 2.1.3 維恩位移輻射規(guī)律23
• 2.1.4 斯蒂芬-玻爾茲曼輻射規(guī)律23
• 2.1.5 熱輻射體的分類23-24
• 2.2 紅外熱成像技術(shù)24-27
• 2.2.1 紅外熱成像的基本過程24-25
• 2.2.2 紅外熱成像技術(shù)的發(fā)展歷程25-26
• 2.2.3 紅外熱成像系統(tǒng)組件26-27
• 2.3 圖像特征的常用描述方法27-40
• 2.3.1 統(tǒng)計特征27-31
• 2.3.2 紋理特征31-40
• 2.4 本章小結(jié)40-41
• 3. 多波段紅外成像差異特性分析41-58
• 3.1 多波段紅外夜視成像差異比較41-49
• 3.1.1 目標表觀輻射特性41-44
• 3.1.2 大氣傳輸特性44-46
• 3.1.3 光學(xué)系統(tǒng)透射特性46
• 3.1.4 探測器響應(yīng)特性46-47
• 3.1.5 夜視成像差異比較47-49
• 3.2 多波段紅外白天成像差異比較49-57
• 3.2.1 短波紅外目標反射太陽輻射成像49-56
• 3.2.2 中長波紅外目標反射環(huán)境輻射成像56-57
• 3.2.3 白天成像差異比較57
• 3.3 本章小結(jié)57-58
• 4. 多波段紅外圖像差異特征分析58-67
• 4.1 三級差異特征的選擇模型58-60
• 4.1.1 一致差異級58-59
• 4.1.2 顯著差異級59
• 4.1.3 去相關(guān)差異級59-60
• 4.2 多波段紅外圖像差異特征的選擇及仿真比較60-66
• 4.2.1 差異統(tǒng)計特征60-63
• 4.2.2 差異紋理特征63-66
• 4.3 本章小結(jié)66-67
• 5. 多波段紅外成像差異特性與圖像差異特征間的映射關(guān)系67-76
• 5.1 成像特性影響因素分析67-72
• 5.1.1 目標表觀輻射影響因素67-69
• 5.1.2 大氣傳輸影響因素69-71
• 5.1.3 光學(xué)系統(tǒng)透射影響因素71-72
• 5.1.4 探測器響應(yīng)影響因素72
• 5.2 成像差異特性與圖像差異特征間的映射關(guān)系72-75
• 5.2.1 成像差異特性集建立72-73
• 5.2.2 圖像差異特征集建立73
• 5.2.3 映射關(guān)系描述73-75
• 5.3 本章小結(jié)75-76
• 6. 總結(jié)與展望76-79
• 6.1 論文工作及創(chuàng)新點總結(jié)76-77
• 6.2 下一步需要開展的工作77-79
• 參考文獻79-85
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及成果85-86
• 致謝86-87

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4 洪漢玉;李良成;章秀華;顏露新;張?zhí)煨?;目標探測多波段圖像統(tǒng)一復(fù)原及實驗驗證[J];紅外與激光工程;2013年01期

5 石志廣;張焱;陳驍;李吉成;;多波段紅外弱小目標檢測算法研究[J];測繪通報;2014年S1期

6 汪煒;王偉;濮運辰;;基于NSSCC的快速多波段圖像配準算法[J];計算機應(yīng)用;2011年01期

7 趙永強;張國華;揭斐然;李國強;劉楠;馬文偉;;基于張量濾波器的多波段紅外目標辨識[J];紅外與激光工程;2011年10期

8 ;[J];;年期

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1 石志廣;張焱;陳驍;李吉成;;多波段紅外弱小目標檢測算法研究[A];第二屆高分辨率對地觀測學(xué)術(shù)年會論文集[C];2013年

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1 朱小紅;多波段紅外圖像差異特征形成機理研究[D];中北大學(xué);2016年

2 俞佳捷;庫區(qū)水上目標多波段彩色成像技術(shù)的研究[D];大連海事大學(xué);2011年

3 黃鵬飛;海上搜救目標多波段圖像采集技術(shù)的研究[D];大連海事大學(xué);2008年

4 張福;多波段圖像融合算法研究與實現(xiàn)[D];北京理工大學(xué);2014年

5 肖李;多波段圖像融合技術(shù)研究[D];武漢理工大學(xué);2003年

6 黃龍;水上目標多波段圖像實時處理技術(shù)的研究[D];大連海事大學(xué);2013年

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本文編號：627652