發(fā)布時(shí)間：2022-08-02 13:06

　　隨著紅外探測(cè)器的發(fā)展和圖像處理技術(shù)的進(jìn)步,各種紅外探測(cè)器系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域,并向著高分辨率、多波段和大面陣為特點(diǎn)的方向發(fā)展。其中,紅外雙波段探測(cè)器發(fā)展迅速,被稱為第三代紅外探測(cè)系統(tǒng)。其優(yōu)勢(shì)在于可以獲得不同波段的目標(biāo)信息,并對(duì)各波段間信息差異進(jìn)行分析處理,最終獲得對(duì)同一場(chǎng)景的完整信息表達(dá)。同時(shí),圖像融合技術(shù)可以將多個(gè)傳感器獲得的圖像進(jìn)行有效信息的融合,廣泛應(yīng)用于各類圖像的信息融合中,例如紅外與可見(jiàn)光圖像、多聚焦圖像、各類醫(yī)學(xué)圖像、遙感類圖像、微光圖像以及偏振圖像等。本文以長(zhǎng)波紅外（Long Wave Infrared,LWIR）和中波紅外（Medium Wave Infrared,MWIR）圖像為研究對(duì)象,對(duì)紅外雙波段圖像融合算法相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究。主要研究?jī)?nèi)容如下:1.對(duì)LWIR和MWIR圖像特性進(jìn)行了研究。從二者的圖像數(shù)字統(tǒng)計(jì)特征的差異、目標(biāo)和背景的差異以及圖像變換域的差異三個(gè)角度對(duì)多組紅外圖像進(jìn)行了分析,得出了兩類適用于圖像融合的紅外圖像。一類是應(yīng)用于城市交通監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的紅外圖像組,圖像中紅外目標(biāo)較多且復(fù)雜,背景信息較多,且邊緣和紋理較為豐富,其融合可以通過(guò)傳統(tǒng)圖像的融合... 

【文章頁(yè)數(shù)】：91 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 課題背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 紅外雙波段探測(cè)器研制實(shí)例
        1.2.2 多源圖像融合研究發(fā)展和現(xiàn)狀
        1.2.3 紅外雙波段融合發(fā)展和現(xiàn)狀
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于圖像融合的紅外圖像特性研究
    2.1 引言
    2.2 MWIR和LWIR基本概念
    2.3 MWIR和LWIR圖像的差異對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        2.3.1 圖像特征值差異
        2.3.2 變換域差異
        2.3.3 目標(biāo)與背景差異
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于VSM與APCNN的紅外雙波段圖像融合
    3.1 引言
    3.2 剪切波基本理論
        3.2.1 剪切波變換
        3.2.2 非下采樣剪切波變換
    3.3 視覺(jué)顯著圖
    3.4 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.5 基于VSM和APCNN的紅外雙波段圖像融合
    3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.6.1 融合結(jié)果圖對(duì)比
        3.6.2 融合評(píng)價(jià)因子對(duì)比
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于紅外雙波段的目標(biāo)增強(qiáng)融合
    4.1 引言
    4.2 形態(tài)學(xué)濾波和改進(jìn)閾值分割
    4.3 基于紅外雙波段目標(biāo)融合檢測(cè)
        4.3.1 基于NSST的紅外雙波段圖像融合
        4.3.2 目標(biāo)增強(qiáng)融合
        4.3.3 算法流程
    4.4 實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3668578