基于图像融合的目标探测与定位技术研究
发布时间：2021-05-06 14:06
视频图像序列中运动目标的探测与定位技术得到了越来越多的应用。但是现有的目标探测与定位算法的精确度与鲁棒性仍然会受到图像中复杂背景的影响,例如目标区域内光照发生变化、目标与背景对比度较小以及目标发生严重遮挡等。为此,本文主要针对目标区域内光照变化产生的影响提出了基于图像融合的目标探测与定位技术研究。为消除光照变化对图像产生的影响,本文设计了基于双边滤波的图像增强方法,通过应用双边滤波求源图像的照度图像,然后根据Retinex理论求其反射图像,并对照度图像与反射图像采取不同的处理策略,对图像进行增强处理,分别从主观和客观两方面与2种经典的增强算法进行比较,本文设计的方法其信息熵、均值与标准差皆优于其他两种算法。为消除光照变化的影响,设计了一种基于不同增益图片的高动态范围图像融合方法。该方法中的融合系数由相机的电子学参数计算得来,进而得到高动态范围图像,经灰度拉伸后得到可显示的图像。其次分别从主观和客观两方面与2种传统的融合算法进行比较,同时将相机融合前后的动态范围进行了比较。选用辰芯G2020型互补性氧化金属半导体（CMOS）图像传感器完成实验测试,融合前高增益模式以及低增益模式下相机动态...
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 相关技术研究现状
1.2.1 图像融合技术
1.2.2 目标探测与定位技术
1.3 本文的内容和章节安排
第2章 目标的探测与定位预处理技术
2.1 引言
2.2 常用的图像去噪算法
2.2.1 均值滤波器
2.2.2 自适应滤波器
2.2.3 滤波实验与分析
2.3 基于双边滤波的图像增强方法
2.3.1 基于双边滤波器的图像增强方法原理
2.3.2 Matlab仿真实验与分析
2.3.2.1 主观评价
2.3.2.2 客观评价
2.4 本章小结
第3章 视频图像序列的目标探测与定位技术
3.1 跟踪精度的影响因素分析
3.2 目标探测与定位技术分析
3.2.1 均值漂移目标跟踪算法
3.2.2 粒子滤波跟踪算法
3.2.3 质心跟踪算法
3.2.4 实验对比与分析
3.3 本章小结
第4章 基于不同增益图像的高动态范围图像融合
4.1 引言
4.2 不同增益图像的高动态范围图像融合
4.2.1 图像融合算法原理
4.2.2 融合公式系数的测试原理
4.2.3 融合参数测试系统
4.2.4 图像融合算法Matlab仿真
4.3 融合图像质量评价
4.3.1 主观评价方法
4.3.2 客观评价方法
4.4 融合前、后相机的动态范围比较
4.5 本章小结
第5章 改进型均值漂移目标跟踪算法
5.1 改进的目标跟踪算法
5.2 基于均值漂移的改进型目标跟踪算法
5.3 仿真实验与分析
5.3.1 针对远距离及小目标的情况
5.3.2 针对光照发生变化和目标形变的情况
5.3.3 针对光照发生变化和运动模糊的情况
5.4 本章小结
第6章 基于图像融合的目标探测与定位技术研究
6.1 本文整体算法设计概况
6.2 仿真实验与分析
6.2.1 Matlab仿真实验一
6.2.2 Matlab仿真实验二
6.3 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法[J]. 司马紫菱,胡峰. 计算机应用. 2019(06)
[2]基于Retinex理论的多曝光图像融合算法[J]. 王克强,张雨帅,王保群. 计算机应用. 2019(07)
[3]求解低秩矩阵融合高动态范围图像[J]. 朱雄泳,陆许明,李智文,吴炆芳,谭洪舟,陈强. 中国图象图形学报. 2018(11)
[4]可提高相机动态范围的图像融合方法研究[J]. 李洪博,董岩,刘云清,赵馨,宋延嵩. 红外技术. 2018(09)
[5]基于局部直方图的多区域目标跟踪算法[J]. 卫保国,赵思同,文绪亮. 计算机工程与应用. 2018(14)
[6]基于Retinex增强的单幅LDR图像生成HDR图像方法[J]. 张淑芳,刘孟娅,韩泽欣,郭志鹏. 计算机辅助设计与图形学学报. 2018(06)
[7]CMOS相机光电参数的测试方法[J]. 李洪博,刘云清,宋延嵩,董岩. 激光与光电子学进展. 2018(10)
[8]融合图像显著性与特征点匹配的形变目标跟踪[J]. 杨勇,闫钧华,井庆丰. 中国图象图形学报. 2018(03)
[9]基于力学原理的主动轮廓模型诠释[J]. 李立鸣,唐克伦,文华斌. 图学学报. 2017(05)
[10]CMOS图像传感器光子转移曲线辐照后的退化机理[J]. 冯婕,李豫东,文林,周东,马林东. 光学精密工程. 2017(10)
本文编号：3172054
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 相关技术研究现状
1.2.1 图像融合技术
1.2.2 目标探测与定位技术
1.3 本文的内容和章节安排
第2章 目标的探测与定位预处理技术
2.1 引言
2.2 常用的图像去噪算法
2.2.1 均值滤波器
2.2.2 自适应滤波器
2.2.3 滤波实验与分析
2.3 基于双边滤波的图像增强方法
2.3.1 基于双边滤波器的图像增强方法原理
2.3.2 Matlab仿真实验与分析
2.3.2.1 主观评价
2.3.2.2 客观评价
2.4 本章小结
第3章 视频图像序列的目标探测与定位技术
3.1 跟踪精度的影响因素分析
3.2 目标探测与定位技术分析
3.2.1 均值漂移目标跟踪算法
3.2.2 粒子滤波跟踪算法
3.2.3 质心跟踪算法
3.2.4 实验对比与分析
3.3 本章小结
第4章 基于不同增益图像的高动态范围图像融合
4.1 引言
4.2 不同增益图像的高动态范围图像融合
4.2.1 图像融合算法原理
4.2.2 融合公式系数的测试原理
4.2.3 融合参数测试系统
4.2.4 图像融合算法Matlab仿真
4.3 融合图像质量评价
4.3.1 主观评价方法
4.3.2 客观评价方法
4.4 融合前、后相机的动态范围比较
4.5 本章小结
第5章 改进型均值漂移目标跟踪算法
5.1 改进的目标跟踪算法
5.2 基于均值漂移的改进型目标跟踪算法
5.3 仿真实验与分析
5.3.1 针对远距离及小目标的情况
5.3.2 针对光照发生变化和目标形变的情况
5.3.3 针对光照发生变化和运动模糊的情况
5.4 本章小结
第6章 基于图像融合的目标探测与定位技术研究
6.1 本文整体算法设计概况
6.2 仿真实验与分析
6.2.1 Matlab仿真实验一
6.2.2 Matlab仿真实验二
6.3 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法[J]. 司马紫菱,胡峰. 计算机应用. 2019(06)
[2]基于Retinex理论的多曝光图像融合算法[J]. 王克强,张雨帅,王保群. 计算机应用. 2019(07)
[3]求解低秩矩阵融合高动态范围图像[J]. 朱雄泳,陆许明,李智文,吴炆芳,谭洪舟,陈强. 中国图象图形学报. 2018(11)
[4]可提高相机动态范围的图像融合方法研究[J]. 李洪博,董岩,刘云清,赵馨,宋延嵩. 红外技术. 2018(09)
[5]基于局部直方图的多区域目标跟踪算法[J]. 卫保国,赵思同,文绪亮. 计算机工程与应用. 2018(14)
[6]基于Retinex增强的单幅LDR图像生成HDR图像方法[J]. 张淑芳,刘孟娅,韩泽欣,郭志鹏. 计算机辅助设计与图形学学报. 2018(06)
[7]CMOS相机光电参数的测试方法[J]. 李洪博,刘云清,宋延嵩,董岩. 激光与光电子学进展. 2018(10)
[8]融合图像显著性与特征点匹配的形变目标跟踪[J]. 杨勇,闫钧华,井庆丰. 中国图象图形学报. 2018(03)
[9]基于力学原理的主动轮廓模型诠释[J]. 李立鸣,唐克伦,文华斌. 图学学报. 2017(05)
[10]CMOS图像传感器光子转移曲线辐照后的退化机理[J]. 冯婕,李豫东,文林,周东,马林东. 光学精密工程. 2017(10)
本文编号：3172054
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3172054.html
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