隐藏武器检测中的图像融合技术研究

论文摘要

隐藏武器检测,主要是通过一定的科技手段,识别和定位出隐藏着的刀具、枪支、以及伪装的爆炸物等危险物品。其中,通过图像融合技术对隐藏武器进行检测是一种比较有效的检测技术。本文针对隐藏在衣服下的武器检测问题,研究了基于提升小波变换和彩色传递的红外和可见光图像融合方法。由于可见光图像是对目标场景的真实反映,具有高分辨率和自然色彩,而红外图像是对物体表面温度分布情况的反映,能够探测到隐藏在衣服下的武器,但缺乏好的对比度和分辨率。因此,红外和可见光图像融合能够优势互补,融合后图像不仅能够保留红外图像检测到的隐藏武器信息,还能够保持可见光图像的高分辨率。提升小波构造简单、反变换容易实现、运算速度快、节省存储空间。非采样提升小波具有了平移不变性,使得对于图像的边缘特性表示稀疏有效。先更新后预测小波结构的自适应提升小波,解决了先预测小波结构中会产生误差随尺度逐级积累的问题。对红外和可见光图像融合,本文基于提升小波变换研究了在小波分解域中低频子带上采用加权平均、高频子带上采用区域能量测度的融合方法,实验表明,融合图像保留了红外图像中的武器特征,保持了可见光图像中关于场景的清晰的细节信息。经提升小波变换得到的融合图像为灰度图像,通过彩色传递,能够使灰度图像获得接近可见光图像的自然色彩,灰度图像的细节信息通过彩色的方式表征出来,这样极大地提高了人眼对图像的细节分辨能力,从而更有利于对场景的理解。彩色传递融合技术通常采用彩色空间变换进行颜色传递。本文基于HSV和l??空间变换的彩色传递,对经提升小波变换得到的融合图像进行彩色传递。同时,用此法与经PCA-RGB表示的彩色融合图像,以及经IHS空间变换的彩色融合图像进行了比较,实验说明经HSV和l??空间变换的彩色传递图像效果更好,颜色表示更接近彩色可见光图像,图像中不仅可以得到关于武器的形状、特征、位置等重要信息,还能够得到关于武器携带者的外貌、衣着颜色等重要信息。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 隐藏武器检测技术
• 1.2 图像融合研究现状
• 1.3 提升小波和彩色传递融合技术在武器检测中的应用
• 1.4 本论文的主要工作及内容安排
• 第二章 基于提升小波变换的红外和可见光图像融合
• 2.1 提升小波理论
• 2.1.1 提升整数小波变换
• 2.1.2 小波提升格式的设计
• 2.1.3 提升格式的迭代算法
• 2.1.4 非采样提升小波的实现
• 2.1.5 自适应提升小波的设计
• 2.1.6 提升小波与其它小波结合的图像融合
• 2.2 基于提升小波变换的红外和可见光隐藏武器检测图像融合
• 2.2.1 分解过程
• 2.2.2 不同频带分别融合过程
• 2.2.3 重构过程
• 2.3 实验与分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 彩色融合在隐藏武器检测中的应用
• 3.1 隐藏武器检测中的假彩色融合算法
• 3.1.1 IHS 空间的假彩色融合
• 3.1.2 RGB 空间的假彩色融合
• 3.2 基于彩色传递的红外和可见光武器图像融合
• 3.2.1 RGB 与l?? 色空间变换的彩色传递
• 3.2.2 RGB 与IHS 色空间变换的彩色传递
• 3.2.3 RGB、HSV 和l?? 色空间变换的彩色传递图像融合
• 3.3 实验仿真与分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于图像融合的隐藏武器检测软件系统设计
• 4.1 隐藏武器检测软件系统总体设计
• 4.1.1 模块设计
• 4.1.2 运行环境
• 4.2 隐藏武器检测的软件系统实现
• 4.3 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果