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《基于多尺度變換的無(wú)源毫米波圖像融合算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、電子科技大學(xué)UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA碩士學(xué)位論文MASTERTHESIS（電子科技大學(xué)圖標(biāo)）論文題目基于多尺度變換的無(wú)源毫米波圖像融合算法研究學(xué)科專業(yè)信號(hào)與信息處理學(xué)號(hào)201121020341作者姓名唐詩(shī)指導(dǎo)教師熊金濤分類號(hào)密級(jí)注1UDC學(xué)位論文基于多尺度變換的無(wú)源毫米波圖像融合算法研究（題名和副題名）唐詩(shī)（作者姓名）指導(dǎo)教師熊金濤教授電子科技大學(xué)成都（姓名、職稱、單位名稱）申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士學(xué)科專業(yè)信號(hào)與信息處理提交論文日期2014.04論文答辯日期2014.05.14學(xué)位授予單位和日期電子科
2、技大學(xué)2014年6月28日答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人注1：注明《國(guó)際十進(jìn)分類法UDC》的類號(hào)。RESEARCHONPMMWIMAGEFUSIONALGORITHMBASEDONMULTISCALETRANSFORMAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SignalandInformationProcessingAuthor:TangShiAdvisor:Prof.XiongJintaoSchool:SchoolofElectronicEngineerin
3、g獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。作者簽名：日期：年月日論文使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，
4、可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）作者簽名：導(dǎo)師簽名：日期：年月日摘要摘要無(wú)源毫米波成像系統(tǒng)探測(cè)物體輻射的毫米波能量，利用能量差異進(jìn)行成像，實(shí)現(xiàn)對(duì)金屬和非金屬物體的區(qū)分，并且無(wú)輻射、對(duì)人體無(wú)害，具有良好的隱蔽性、穿透性。這些優(yōu)點(diǎn)使得無(wú)源毫米波成像系統(tǒng)可以廣泛地應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域。但由于成像特點(diǎn)和天線、通道發(fā)展的制約，毫米波圖像分辨率、信噪比低，所含有的信息過(guò)于單一，不符合人眼的觀察習(xí)慣。多源圖像融合技術(shù)通過(guò)將毫米波圖像和光學(xué)圖像進(jìn)行融合，產(chǎn)生對(duì)同一場(chǎng)景和目標(biāo)的復(fù)合描述，擴(kuò)展了單幅圖像中所包含的信息量，減少信息冗余
5、，方便人員的觀察和后續(xù)處理。本文依托具體的科研項(xiàng)目，首先研究了融合前的毫米波圖像預(yù)處理方法；然后在此基礎(chǔ)上，研究了基于非下采樣輪廓波（Non-SubsampledContourletTransform）和區(qū)域分割的圖像融合算法；最后針對(duì)實(shí)際項(xiàng)目的需求，研究了一種多幀圖像融合算法，并設(shè)計(jì)了項(xiàng)目中圖像融合實(shí)現(xiàn)硬件模塊。具體的工作內(nèi)容包括：1.分析了無(wú)源毫米波成像技術(shù)理論和多源圖像融合理論。對(duì)無(wú)源毫米波成像機(jī)制和成像特點(diǎn)進(jìn)行了分析。通過(guò)結(jié)合圖像融合理論，在技術(shù)方法和思路上確立了研究的重點(diǎn)和方向。闡述了圖像融合質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。2.研究了毫米波成像的圖像預(yù)處理方法。分析了毫米波
6、圖像中的沖激噪聲模型，改進(jìn)了噪聲點(diǎn)檢測(cè)方法，并自適應(yīng)調(diào)整去噪濾波窗口。針對(duì)毫米波圖像細(xì)節(jié)模糊問(wèn)題，提出了一種基于拉普拉斯金字塔分解的圖像增強(qiáng)算法，在金字塔的高頻子帶采用拉普拉斯算子增強(qiáng)，在低頻子帶采用二值化增強(qiáng)。3.研究了基于均值漂移的毫米波圖像分割算法，通過(guò)對(duì)均值漂移收斂平均值圖像進(jìn)行二值化，將圖像中高亮度的目標(biāo)完整、準(zhǔn)確地提取出來(lái)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)、背景的區(qū)分。4.研究了圖像的NSCT分解和IHS(Intensity，Hue，Saturation)彩色空間變換，對(duì)高頻帶融合的加權(quán)平均規(guī)則進(jìn)行改進(jìn)，提出了基于NSCT的灰度、彩色圖像融合算法。同時(shí)針對(duì)隱藏物體檢測(cè)這一具
7、體的融合應(yīng)用，提出了基于NSCT和區(qū)域分割的融合算法。通過(guò)結(jié)合對(duì)毫米波圖像的分割結(jié)果和成像場(chǎng)景的先驗(yàn)信息，提取圖像中的感興趣區(qū)域，在對(duì)感興趣區(qū)域融合后將其嵌入回光學(xué)圖像背景中。5.針對(duì)項(xiàng)目系統(tǒng)的實(shí)際需求，提出了一種多幀毫米波和光學(xué)圖像融合算法。對(duì)相鄰幀之間目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的位置變化范圍進(jìn)行了分析，提出了新的感興趣區(qū)域搜索方法，減少了分割所需的運(yùn)算量。對(duì)項(xiàng)目硬件系統(tǒng)中的圖像融合模塊進(jìn)行了設(shè)計(jì)。文章中的算法均通用實(shí)際毫米波圖像在PC平臺(tái)的Matlab軟件下進(jìn)行了仿真，I摘要結(jié)果證明了算法的可靠性和有效性。關(guān)鍵詞：圖像融合，無(wú)源毫米波成像，毫米波圖像預(yù)處理，非下采樣輪廓波變換
