论文题目: 红外图像与可见光图像融合的研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 光学工程
作者: 童明强
导师: 魏臻
关键词: 图像融合,小波变换,金字塔算法,多分辨率分析,融合规则,融合系统
文献来源: 天津理工大学
发表年度: 2005
论文摘要: 红外技术作为人类认识自然、探索自然的一种新的现代工具,已被各国普遍地应用于生物、医学、地学等科学领域以及军事侦察方面。但由于目标的红外辐射十分复杂,而且影响目标红外辐射的因素很多,红外热图像的清晰度远不如可视图像,而人们在利用红外热图分析问题时,常常希望同时看到可见光信息与红外信息。作为计算机视觉领域和图像理解的一项重要的技术,图像融合为人们同时观察红外热信息与可见光信息提供了一个有效的方法。本文的研究将主要以红外热图像与可见光图像为信息处理目标,通过对各种图像融合处理方法进行对比分析,总结出一个效果较好,同时又能方便实现的方法,并用C++来编制实现这个方法的程序,最后设计出一套图像融合系统。文中首先介绍了图像融合技术的研究背景,描述了图像融合的基本概念、层次、应用及国内外研究动态,阐述了对融合方法性能及融合图像效果进行主、客观评价相结合的评测方法,并介绍了基于空域的图像融合,通过仿真实验证实了基于空域的图像融合不能达到红外图像与可见光图像融合所要求的效果。针对小波变换在信息分析与信息处理领域的良好性能,本文尝试用小波多分辨率分析来进行红外图像与可见光图像的研究。本文的第三章主要介绍了小波变换及其计算机的程序设计。在介绍了小波变换的基本理论、多分辨率分析的思想后,着重介绍了小波变换的Mallat快速算法及第二代小波算法,最后基于Mallat快速算法和第二代小波算法思想设计出一套可以快速进行图像的小波变换的程序,并证实用它进行图像的小波变换和逆变换,有较好的效果。本文第四章介绍了图像的拉普拉斯金字塔多分辨率分析和基于小波变换的图像融合,并用实验证实基于小波变换的图像融合效果,对各种融合进行了对比分析。最后选出基于小波变换的高频系数选大法和基于小波变换的高频系数区域能量选大法作为融合系统的融合方法,并设计出一套图像融合系统,证实了这套系统具有较好的图像融合效果。在上述各点中,有两点是本文的创新点:1.系统地分析了红外热图像与可见光图像的各种融合方法通过仿真实验对红外热图像与可见光图像的各种融合方法进行了对比分析,最后总结出“小波高频系数选大法与小波高频区域系数能量法”是适合于本研究所设计系统的两种效果较好,并且实用的方法。2.形成了一套完全基于C++的小波变换的图像融合系统本系统具有运算时间较快,移植性较好的优点。
论文目录:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题的提出及任务
1.2 国内外的研究状况
1.2.1 红外技术
1.2.2 图像融合技术
1.2.3 小波变换技术
1.3 本文的主要工作
第二章 图像融合的概念及简单的图像融合
2.1 数据融合的基本概念
2.1.1 数据与图像融合的定义
2.1.2 图像融合的层次
2.1.3 图像融合的目的和方法
2.2 评价多传感器图像融合效果的方法
2.3 图像的空间域融合方法
2.3.1 基于像素点的图像融合方法
2.3.2 基于区域的图像融合方法
2.3.3 红外热图像的信息模型
2.3.4 空域图像融合的仿真实验结果
2.4 小结
第三章 图像小波变换及其系统实现
3.1 Fourier分析缺陷与“窗口”Fourier变换
3.1.1 Fourier分析缺陷
3.1.2 Gabor变换或“窗口”Fourier变换
3.2 小波变换的基本概念
3.2.1 小波与小波变换
3.2.2 二进制离散小波变换
3.2.3 多分辨率分析
3.2.4 小波函数与小波空间
3.2.5 二尺度方程及Mallat算法
3.2.6 图像的二维小波变换及其Mallat算法
3.3 小波提升算法（二代小波变换）
3.4 二维（图像）小波变换的C++实现
3.5 小结
第四章 基于小波变换的图像融合
4.1 拉普拉斯塔形分解与多分辨率分析
4.2 基于小波变换的图像融合方法
4.2.1 小波图像融合方法
4.2.2 图像融合规则
4.2.3 基于小波图像融合实验仿真结果
4.2.4 图像融合的性能与比较
4.3 图像融合C++实现及图像融合系统设计
4.3.1 图像融合C++实现
4.3.2 图像融合系统的图像融合效果
4.4 小结
第五章 全文工作总结
参考文献
致谢
发布时间: 2007-08-01
参考文献
- [1].近红外激光光斑与可见光图像融合算法研究[D]. 邓玥.中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）2012
- [2].基于红外与可见光图像融合的汽车抗晕光系统设计[D]. 董亮.西安工业大学2016
- [3].红外与可见光图像融合算法研究[D]. 舒久明.西安电子科技大学2014
- [4].红外和可见光图像融合算法的研究[D]. 张芳芳.河南科技大学2011
- [5].基于小波变换的红外和可见光图像融合算法的研究[D]. 萧辉.长春理工大学2009
- [6].手持式红外与可见光图像融合系统研究[D]. 韩博.南京理工大学2014
- [7].红外光与可见光图像超小波域融合方法研究[D]. 龚淼.江苏科技大学2016
- [8].基于联合稀疏表示的红外与可见光图像融合研究[D]. 宋莎莎.西北工业大学2015
- [9].红外与可见光图像融合方法研究[D]. 桑高丽.广西民族大学2012
- [10].基于指导滤波的绝缘子红外与可见光图像融合研究[D]. 蔡银萍.华北电力大学2016
相关论文
- [1].可见光与红外图像融合技术研究[D]. 王睿.长春理工大学2008
- [2].图像融合优化方法研究[D]. 薛新美.南京航空航天大学2007
- [3].图像融合技术的研究[D]. 李双一.上海海事大学2007
- [4].图像融合算法研究及DSP实现[D]. 吕超峰.西北工业大学2007
- [5].图像融合算法研究[D]. 庄晓婵.西北工业大学2007
- [6].基于区域的多分辨率图像融合算法研究[D]. 李艳杰.吉林大学2007
- [7].红外与微光图像融合技术研究[D]. 王停.南京理工大学2007
- [8].可见光与红外图像自动配准技术研究[D]. 高峰.国防科学技术大学2006
- [9].双波段红外图像目标特性分析及其融合方法研究[D]. 张雷.中北大学2007
- [10].像素级图像融合技术研究[D]. 贺文飞.国防科学技术大学2006