基于无源毫米波成像的图像配准与融合方法研究

论文摘要

无源毫米波成像通过探测自然场景在毫米波波段内的辐射能量差异来实现成像,具有全天候工作、穿透衣物、反军事伪装等优良特点。但毫米波图像分辨率低,且单一传感成像模式获得的信息有限,不足以充分细致地描述场景。图像融合技术能够将无源毫米波图像与光学图像相结合,综合光学图像精确、直观的优势,实现成像信息互补,提高图像质量,是国内外研究的热门前沿技术。而如何有效克服多源图像间的空间错位、灰度信息冗余和噪声是图像融合技术的关键点。围绕无源毫米波图像与光学图像融合的问题,本论文主要研究了基于轮廓特征的Fourier-Mellin变换图像配准方法和基于EM估计的图像融合方法。主要内容如下：1.针对图像之间灰度信息不一致造成的配准困难,综合地采用基本的图像处理方法,提取了图像之间的共同轮廓特征,能为图像配准提供有效的匹配因子；2.针对Fourier-Mellin变换配准算法中的旋转估计不准、平移互功率谱假峰干扰等问题,提出了频域增强和多峰搜索的改进策略,能够优化配准参数计算,提高准确度；3.针对无源毫米波与光学图像灰度之间的局部反转、局部偏差等特性,建立了一种传感成像模型,能有效地简化图像的映射关系并考虑了图像的噪声影响,为实现基于EM估计的图像融合算法提供依据；4.深入研究了基于EM估计的融合参数求解方法,推导并验证了算法的实现流程。针对原始图像数据计算量过大和模型的局部适用性问题,采用了矩形窗和区域Ncut划分的两种数据预处理的方法,能够更有效地实现融合。最后基于主、客观融合质量评估和抗噪能力,比较分析了本论文方法与传统小波融合法的性能优劣。仿真结果验证了本论文方法的有效性。结果表明,基于轮廓特征的Fourier-Mellin配准改进方法能够有效实现图像配准；相比于小波融合,基于区域Ncut划分的EM融合方法能够提高融合图像质量和抗噪性能。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景与研究意义
• 1.2 应用及研究动态
• 1.2.1 多源图像融合的应用
• 1.2.2 无源毫米波成像及融合
• 1.2.3 方法研究动态
• 1.2.3.1 图像配准
• 1.2.3.2 图像融合
• 1.3 主要研究内容与章节安排
• 第二章 多源图像融合理论基础
• 2.1 无源毫米波成像机理及图像特性分析
• 2.1.1 成像机理
• 2.1.2 无源毫米波图像特性
• 2.2 图像配准
• 2.2.1 几何变换数学模型
• 2.2.2 方法框架及分类
• 2.3 多源图像融合
• 2.3.1 图像融合层次划分
• 2.3.2 常用方法及分类
• 2.3.3 图像融合效果评价
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于Fourier-Mellin变换的无源毫米波与光学图像配准方法研究
• 3.1 方法提出与分析
• 3.2 轮廓提取的图像处理方法
• 3.2.1 图像锐化
• 3.2.2 形态学处理
• 3.2.3 图像二值分割
• 3.2.4 边缘提取与处理
• 3.2.5 轮廓提取实验仿真结果
• 3.3 Fourier-Mellin配准算法及改进
• 3.3.1 Fourier-Mellin变换配准方法
• 3.3.2 方法改进
• 3.4 算法实验结果与分析
• 3.5 改进效果比较
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于估计的无源毫米波与光学图像融合方法研究
• 4.1 算法概述与建模
• 4.1.1 高斯混合概率模型
• 4.1.2 期望最大法
• 4.1.3 基于无源毫米波与光学图像的估计融合数学模型
• 4.2 似然方程求解
• 4.2.1 新似然方程
• 4.2.2 参数求解
• 4.3 算法流程及验证
• 4.4 输入数据预处理
• 4.4.1 矩形窗区域划分
• 4.4.2 基于归一化图割的区域划分
• 4.4.2.1 分割算法描述
• 4.4.2.2 分割结果与分析
• 4.5 仿真实验与分析
• 4.5.1 仿真实验结果
• 4.5.2 融合质量评估
• 4.5.2.1 主观评价
• 4.5.2.2 客观评价
• 4.5.3 抗噪性能研究
• 4.6 本章小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 工作总结
• 5.2 工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间的研究成果