红外全向图像拼接算法研究与实现技术

发布时间：2021-10-23 19:26

　　目前,在红外成像领域中,由于红外探测器的阵列规模较小,导致了在成像过程中难以同时保证空间分辨率和大视场,因而出现了基于多帧图像拼接的大视场成像方法。但由于亮度、环境和配准精度不足等问题的存在,使得相邻两帧红外图像经几何拼接后具有较为明显的拼接痕迹,如在重叠区域边缘的亮暗突变或结构错位。另外,当两幅图像重叠区域内存在运动目标时,拼接结果常会出现“鬼影”现象,这些都严重影响着图像拼接效果。传统的红外图像拼接方法仅针对上述中的问题进行处理,容易出现切割目标的情况,破坏了目标的完整性,从而降低了拼接图像质量。针对上述问题,本文研究了一种基于运动目标检测的红外图像拼接算法以提高红外图像拼接质量。该方法通过在重叠区域内检测运动目标,寻找一条不切割目标的最佳拼接缝;基于该最佳拼接缝,采用改进的渐入渐出融合方法进行图像拼接,最终,得到一幅拼接痕迹不明显且“鬼影”被消除的红外全向图像,进而提高了红外图像拼接的效果。该方法由运动目标区域检测、最佳拼接缝生成和图像融合三部分组成。针对帧间差分法检测运动目标易出现“空洞”及“双影”问题,本文对帧间差分法的检测结果采用形态学膨胀处理来消除“空洞”影响,结合背景差... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

二帧差分法的处理结果

由于这两帧之间，整个场景的背景变化不大，只是目标发生了相对运动，故此差分结果较好；图2.2（e）为后两帧图像的差分图像的二值图，由于这两帧图像之间背景差异较大，在对差分图像进行二值化之后不仅存在运动目标区域，还有背景信息的干扰；图 2.2（f）中，通过对图（d）与图（e）进行“与”运算，提取出两幅二值图像中的公共区域，

第二章 运动目标检测常数阈值， f ( x,y)表示在 f 图像中 ( x ,y)处的像素值。邻两帧图像和连续十帧图像序列两种情况，本文分别采用均值法与构建背景模型，利用背景差分法分别对其进行了实验仿真，结果如示。(a) 均值法构建背景 (b) 均值法检测结果

【参考文献】：
期刊论文
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[4]强光束干扰下低轨高清遥感图像无缝拼接方法改进研究[J]. 潘亚,贾延明.  科学技术与工程. 2017(15)
[5]基于SURF和改进渐入渐出法的图像拼接算法[J]. 许超,聂诗良.  数字技术与应用. 2016 (12)
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[8]基于改进型LBP特征的监控视频行人检测[J]. 刘璨,孟朝晖.  电子设计工程. 2016(21)
[9]基于计算机视觉运动目标检测综述[J]. 王文智,张儒良,黄成泉,王林.  贵州师范学院学报. 2016(09)
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博士论文
[1]无人机遥感图像拼接关键技术研究[D]. 贾银江.东北农业大学 2016
[2]遥感图像拼接算法研究[D]. 温红艳.华中科技大学 2009

硕士论文
[1]图像拼接的伪影消除和拼接缝融合算法研究[D]. 卜玮.重庆邮电大学 2017
[2]遥感图像拼接算法研究[D]. 匡碧琴.西安科技大学 2016
[3]航空高光谱遥感影像自动拼接技术研究[D]. 牛璐璐.吉林大学 2016
[4]面向全景视频拼接的图像融合算法及其GPU实现[D]. 林枝叶.电子科技大学 2016
[5]基于特征的航拍图像拼接技术研究[D]. 庞兆峰.北京理工大学 2016
[6]基于特征点检测的图像拼接算法研究[D]. 周宝富.中山大学 2014
[7]基于视频的运动目标检测算法研究[D]. 王霏.吉林大学 2014
[8]图像拼接融合技术中去鬼影及裂缝方法研究[D]. 宋振兴.大连海事大学 2011
[9]遥感图像拼接缝消除算法研究[D]. 王军.解放军信息工程大学 2011



本文编号：3453764