隨著科技的不斷發(fā)展與社會(huì)需求的日益增長(zhǎng),圖像視頻已成為當(dāng)今社會(huì)人們獲取信息的主要來源,為能獲取全面、完整的場(chǎng)景信息,多圖像傳感器融合系統(tǒng)得到廣泛應(yīng)用,其中,紅外與可見光圖像融合系統(tǒng)作為其關(guān)鍵組成部分已逐步成為學(xué)者們的研究課題,用于雙源圖像數(shù)據(jù)整合,拋棄冗余信息,保留有效信息,目前在軍事、安防、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。本文主要對(duì)微型紅外與可見光融合可視化系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),并重點(diǎn)研究基于多尺度分析和色彩傳遞的雙源圖像融合算法,于現(xiàn)有算法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化,在系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)中取得良好的融合效果。首先,完成微型紅外與可見光融合可視化系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì),按照自頂向下的設(shè)計(jì)原則,進(jìn)行總體方案設(shè)計(jì)與系統(tǒng)模塊劃分,分別設(shè)計(jì)軟硬件子系統(tǒng)。硬件子系統(tǒng)以ARM+DSP處理器為核心設(shè)計(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、電路等方面;軟件子系統(tǒng)闡述系統(tǒng)功能、多線程與緩沖區(qū)和雙核通信等內(nèi)容。然后,進(jìn)行紅外與可見光圖像融合預(yù)處理,分析紅外與可見光圖像特性。按照數(shù)據(jù)處理流程,依次進(jìn)行畸變校正、濾波去噪、圖像增強(qiáng)和圖像配準(zhǔn),其中,畸變校正時(shí)為便于相機(jī)標(biāo)定設(shè)計(jì)出可同時(shí)標(biāo)定雙源相機(jī)的標(biāo)定板,圖像配準(zhǔn)時(shí)選擇雙源圖像中容易檢測(cè)、魯棒性高的邊緣特征,均為本... 

【文章頁數(shù)】：123 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【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(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 融合系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 融合算法研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)難點(diǎn)
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 技術(shù)難點(diǎn)
    1.4 論文章節(jié)安排
第二章 微型紅外與可見光融合可視化系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.1 總體方案設(shè)計(jì)
    2.2 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        2.2.1 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.2.2 器件選型
        2.2.3 電路設(shè)計(jì)
        2.2.4 PCB繪制
    2.3 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        2.3.1 系統(tǒng)移植
        2.3.2 系統(tǒng)功能
        2.3.3 多線程與緩沖區(qū)
        2.3.4 ARM與DSP通信
    2.4 本章小結(jié)
第三章 紅外與可見光圖像融合預(yù)處理
    3.1 紅外與可見光圖像特性
    3.2 相機(jī)標(biāo)定與畸變校正
        3.2.1 標(biāo)定板制作
        3.2.2 相機(jī)標(biāo)定
        3.2.3 畸變校正
    3.3 濾波去噪與圖像增強(qiáng)
        3.3.1 濾波去噪
        3.3.2 圖像增強(qiáng)
    3.4 基于邊緣的雙源圖像配準(zhǔn)
        3.4.1 邊緣檢測(cè)方法
        3.4.2 空間變換模型
        3.4.3 配準(zhǔn)準(zhǔn)則
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于多尺度分析的灰度圖像融合
    4.1 NSCT-FT-PCNN理論
        4.1.1 NSCT
        4.1.2 FT
        4.1.3 PCNN
    4.2 多尺度分析融合算法
        4.2.1 多尺度融合基本框架
        4.2.2 多尺度分解方法
        4.2.3 多尺度融合策略
    4.3 FNSCT-wFT-APCNN融合算法
        4.3.1 低頻子帶系數(shù)融合策略
        4.3.2 高頻子帶系數(shù)融合策略
        4.3.3 算法優(yōu)化
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于色彩傳遞的彩色圖像融合
    5.1 顏色空間與色彩傳遞
        5.1.1 顏色空間及其轉(zhuǎn)化
        5.1.2 色彩傳遞
    5.2 色彩傳遞融合算法
        5.2.1 顏色通道替換
        5.2.2 直方圖調(diào)整
        5.2.3 統(tǒng)計(jì)特征傳遞
        5.2.4 相似點(diǎn)匹配
    5.3 顏色對(duì)比度增強(qiáng)融合算法
        5.3.1 算法原理
        5.3.2 算法步驟
        5.3.3 算法優(yōu)化
    5.4 本章小結(jié)
第六章 系統(tǒng)測(cè)試與實(shí)驗(yàn)
    6.1 雙源融合系統(tǒng)測(cè)試
        6.1.1 電源系統(tǒng)測(cè)試
        6.1.2 軟件系統(tǒng)測(cè)試
        6.1.3 外設(shè)器件測(cè)試
        6.1.4 輸入輸出測(cè)試
    6.2 融合質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
        6.2.1 主觀評(píng)價(jià)方法
        6.2.2 客觀評(píng)價(jià)方法
    6.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析
        6.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        6.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        6.3.3 實(shí)驗(yàn)分析
    6.4 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄A 系統(tǒng)實(shí)物工作圖
作者攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果



本文編號(hào)：3692102