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道面损伤评估中红外序列图像拼接关键技术研究

作　者: 王彦辉
导　师: 冯莹
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 光学工程
关键词: 红外道面序列图像 图像配准 非均匀性校正 动态阈值 特征增强
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


道路交通作为地区间物资运输的纽带和桥梁，对现代社会的高速发展起着至关重要的作用。随着使用年限的增加，道路质量越来越差，需要定期对其进行维护；特别是泥石流、山体滑坡等自然灾害可能严重破坏交通要道，影响正常的道路交通。为确保交通顺畅，实现各种物资的正常运输，需要对受损道面展开损伤评估作业，完成抢修抢建任务。快速获取道面损伤信息作为道面抢修抢建实施工程的先决条件和重要环节，具有非常重要的意义。为了能够在夜间无光照或弱光照条件下顺利获取道面损伤信息，本文采用红外热像仪获取道面图像，将红外序列图像拼接技术应用于道面损伤评估中，使得评估系统具有全天候工作能力以及抗干扰能力强等特点。首先对红外图像拼接技术进行了综述，分析了红外图像拼接的要点并对其主要技术的发展现状和应用进行了阐述，确定了用于道面损伤评估的红外序列图像拼接技术方案；结合实验确定了图像获取方式，对红外道面图像特性进行了深入研究；在图像配准前对原始图像进行非均匀性校正和逆投影变换，提高了图像质量并简化了变换模型矩阵，提高了变换矩阵估计的稳定性。然后，对基于Harris角点检测和基于SURF斑点检测的图像配准算法进行了理论分析，给出了文中采用的图像变换模型和变换矩阵估计方法；根据本文实验图像的特点，采用基于检测窗口的特征提取方法，减少了特征提取和匹配的时间；对Harris算法参数进行了优化，并提出了Harris双向匹配策略，通过反向匹配去除了大量误匹配，提高了算法配准性能；对SURF算法参数进行了优化，并采用SURF动态阈值设定方法，在确保得到足够数量精匹配对的情况下，不但改善了算法的稳定性和适用性，还提高了算法的配准性能，减少了运算时间。结合道面图像配准实验表明了以上算法优化和改进效果的有效性。最后，为提高红外道面图像拼接中SURF特征点特征强度、增强特征匹配稳定性，提出一种红外图像特征增强方法，从理论上进行了可行性分析，并结合实验表明该方法能够有效改善图像质量、增强图像特征和特征点匹配的稳定性、显著提高了SURF算法的配准性能；通过对特征增强前后道面全局图中人工目标的坐标测量，表明该方法能够有效提高红外道面图像的拼接精度。

全文目录


摘要  9-10
ABSTRACT  10-11
第一章 绪论  11-18
  1.1 课题研究背景及意义  11-12
  1.2 红外图像拼接技术概述  12-13
    1.2.1 图像拼接的流程  12
    1.2.2 红外图像拼接的要点  12-13
  1.3 国内外研究现状  13-16
  1.4 本文主要研究工作  16-18
    1.4.1 研究内容  16-17
    1.4.2 组织结构  17-18
第二章 红外图像分析与处理  18-32
  2.1 红外图像获取  18-20
  2.2 红外图像特性分析  20-25
    2.2.1 光照无关性  20-22
    2.2.2 空间分辨率  22
    2.2.3 对比度和清晰度  22-24
    2.2.4 空间频谱  24-25
    2.2.5 噪声  25
  2.3 图像预处理  25-31
    2.3.1 非均匀性校正  25-28
    2.3.2 逆投影变换  28-31
  2.4 本章小结  31-32
第三章 红外序列图像拼接算法研究  32-63
  3.1 基于特征的图像配准算法  32-40
    3.1.1 Harris 算法  32-35
    3.1.2 SURF 算法  35-40
  3.2 变换矩阵估计  40-45
    3.2.1 图像变换模型  41-43
    3.2.2 矩阵估计算法  43
    3.2.3 RANSAC 算法  43-45
  3.3 配准性能评价方法  45-46
  3.4 基于检测窗口的特征提取方法  46-50
    3.4.1 特征检测窗口  46-47
    3.4.2 实验分析  47-50
  3.5 Harris 算法优化和改进  50-53
    3.5.1 Harris 算法参数优化  50-51
    3.5.2 Harris 双向匹配  51-53
  3.6 SURF 算法优化和改进  53-61
    3.6.1 SURF 算法参数优化  53-57
    3.6.2 SURF 动态阈值设定  57-61
  3.7 本章小结  61-63
第四章 红外图像特征增强及拼接实验  63-75
  4.1 特征增强方法  63-64
    4.1.1 理论分析  64
    4.1.2 优势分析  64
  4.2 特征增强后道面图像分析  64-70
    4.2.1 清晰度和空间频率  65-66
    4.2.2 配准性能分析  66-70
  4.3 红外序列图像拼接实验  70-74
  4.4 本章小结  74-75
第五章 总结与展望  75-77
  5.1 总结  75
  5.2 展望  75-77
致谢  77-78
参考文献  78-82
作者在学期间取得的学术成果  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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