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基于小波理论的可见光与毫米波成像融合技术研究

作　者: 董悦
导　师: 熊金涛
学　校: 电子科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 无源毫米波成像 错位校正 自适应阈值 边缘提取 图像融合
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


无源毫米波成像是通过探测自然场景和物体在毫米波段自身辐射能量的差异来实现成像的先进技术，具有全天候工作、可穿透衣物、可反军事伪装等优良特点。毫米波图像的灰度直接对应物体辐射温度，不符合常规可见光的视觉观察习惯；而且因为硬件实现上的一些限制，致使其通常情况下，图像分辨率较低，噪声大。多源图像融合技术能够将可见光图像轮廓清晰直观的优势与毫米波图像对隐匿武器的探测能力相结合，实现信息互补，提高综合探测的成像质量，是当前国内外研究的热门前沿技术。图像融合技术的一个重要方面是图像预处理和融合准则的选取。本论文主要研究基于频域相位的毫米波图像错位校正算法，以及基于小波理论的可见光与毫米波图像融合算法，主要的研究内容及研究结论如下：1.针对由扫描伺服系统的机械误差引起的毫米波图像的行间错位现象，采用频域相位校正算法对错位进行校正，并提出了平滑延拓的处理方案，可以达到扩展拟合区间的效果。2.针对个别错位量估计不准确，导致整体错位校正不连贯的现象，分别利用自适应卡尔曼滤波算法和最小二乘估计理论，有效地平滑了错位量并剔除坏值。3.改进了区域能量匹配算法，并将其用于可见光图像与毫米波图像的低频信息融合中。融合结果较经典区域能量匹配算法更适合视觉观测，图像的纹理更清晰。4.利用三阶样条小波，提取可见光与毫米波图像边缘，并将其运用在高频信息的选择融合算法中，以克服实际应用中图像噪声大、无效高频信息过多的缺点。针对以上工作的理论研究，已进行了可见光与毫米波图像融合仿真实验分析和验证。其结果表明：基于频域相位的估计优化算法能够对毫米波成像的行间错位现象进行有效的校正；基于改进区域能量匹配的低频信息融合算法更加符合视觉观察习惯；基于小波边缘定位的高频信息融合算法可有效解决融合图像边缘模糊问题。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第一章 绪论  10-17
  1.1 研究背景及意义  10-11
  1.2 国内外研究动态  11-15
    1.2.1 无源毫米波成像技术发展概况  11-13
    1.2.2 多源图像融合技术发展概况  13-15
  1.3 本文主要内容和章节安排  15-17
第二章 多源图像融合技术基础理论  17-29
  2.1 无源毫米波成像基本原理  17-20
    2.1.1 黑体辐射理论  17-19
    2.1.2 无源毫米波成像机制与特点  19-20
  2.2 多源图像融合基本理论  20-24
    2.2.1 分类与常用方法  21
    2.2.2 图像融合流程  21-22
    2.2.3 多尺度图像融合原理  22-24
  2.3 图像评价准则  24-28
    2.3.1 常用评价准则  24-26
    2.3.2 连贯性评价准则  26-28
  2.4 本章小结  28-29
第三章 无源毫米波成像的错位校正算法与研究  29-45
  3.1 图像错位成因及常用解决方法  29-30
  3.2 基于频域的图像错位量估计算法原理分析  30-31
  3.3 图像错位量的估计优化算法研究  31-38
    3.3.1 拟合区间优化算法  31-33
    3.3.2 图像错位量跟踪估计值方法  33-37
    3.3.3 图像错位量平滑算法  37-38
  3.4 基于频域的图像错位校正算法流程  38-39
  3.5 实验仿真与分析  39-44
    3.5.1 可见光图像错位校正仿真实验  39-43
    3.5.2 实时无源毫米波图像错位校正仿真实验  43-44
  3.6 本章小结  44-45
第四章 基于小波理论的图像融合算法研究与改进  45-74
  4.1 小波分析理论基本概念  45-48
    4.1.1 小波函数的定义与性质  45-46
    4.1.2 小波空间与尺度空间的关系  46-47
    4.1.3 二维小波变换  47-48
  4.2 基于小波理论的简单多源图像融合仿真与分析  48-51
  4.3 基于区域能量匹配准则的图像低频信息融合算法研究  51-62
    4.3.1 经典区域能量匹配理论  51-53
    4.3.2 经典区域能量匹配理论改进研究  53-54
    4.3.3 自适应能量匹配融合准则算法研究  54-62
  4.4 基于小波边缘提取的图像高频信息融合算法研究  62-71
    4.4.1 小波边缘提取原理  62-65
    4.4.2 小波边缘提取算法流程与仿真  65-68
    4.4.3 基于小波边缘提取的高频信息融合算法研究与仿真  68-71
  4.5 基于小波变换的图像融合算法描述与仿真  71-73
  4.6 本章小结  73-74
第五章 工作总结与展望  74-76
  5.1 工作总结  74
  5.2 工作展望  74-76
致谢  76-77
参考文献  77-81
攻读硕士学位期间的研究成果  81-82

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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