SAR与可见光图像配准及融合方法研究
发布时间：2021-09-25 18:55
多源图像配准与融合是实现多源信息整合与分析的重要手段,在遥感、医疗、航天和计算机视觉等领域中有着广泛应用。多源图像由于成像机理不同,通常存在灰度分布差异大、特征表现不一致的问题,导致提取同名特征困难,难以根据灰度或特征实现多源图像配准;传统多源融合图像对比度低,目标信息不显著,不利于视觉分析和计算机处理。因此,需要探索新的多源图像稳定配准和多源图像增强融合方法,进而得到更全面、准确的多源图像信息,为社会发展提供支撑力量。本文围绕雷达、可见光多源图像配准与融合过程中存在的问题,分析多源图像差异特性,在多源图像配准和融合两个方面开展了框架搭建、边缘提取、稳定配准、区域划分和增强融合等工作,通过理论推导、方法研究和实验验证等途径完成了以上工作。主要研究内容如下:1、研究了图像配准与融合的理论方法和应用,根据多源图像较大的差异特性,以基于变换域配准方法和多尺度分解方法构建研究框架,为后文提出的多源图像的稳定配准与增强融合算法提供理论基础。2、针对多源图像灰度差异造成的同类特征不一致的问题,提出了一种边缘特征提取方法。通过多源图像单线边缘获取、边缘图像分割和阈值筛选,实现了多源图像灰度差异条件下...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
多源图像
电子科技大学硕士学位论文34善的实验结果。图3-8Blackman窗函数的三维视图(a)模板图像(b)旋转后的图(a)(c)图(a)的频谱图(d)图(b)的频谱图图3-9频谱混叠效果图(e)加窗后的图(a)(f)加窗后的图(b)(g)图(e)的频谱(h)图(f)的频谱图图3-10加窗改善频谱混叠效果图。分析仿真实验对比图3-9和图3-10，可以发现通过窗函数滤波消除了周期延拓带入的频率干扰，十字形频率信号得到有效抑制。为了验证窗函数对图像配准的影响，本文选取三组需要校正旋转、缩放量的待配准图像。第一组验证图像大小均是512512，待配准图像是在参考图像的基础上旋转40度，缩放量是1。第一组加窗前后得到的配准参数如表3-1所示。
第四章区域引导的图像融合方法491T(S)/2(4-6)2T(S)(S)(4-7)......NSCT分解计算区域方差计算均值多分辨率子图方差子图阈值分割方差图SAR划分图SAR图像图4-9SAR图像的区域划分示意图根据式（4-6）和式（4-7）中设置的阈值1T和2T，将SAR图像分类为三个区域：均值方差子图的系数大于2T的点属于高亮区，均值方差子图系数小于1T的点划为平滑区（背景区域），介于1T和2T的坐标点标记为纹理区。对SAR图像的区域划分示意图见图4-9。本文选取了三种SAR图像实施区域分割，划分结果如图4-10所示，每张区域分割图中高亮区标记为黑色部分，白色部分是平滑区，灰色区域则代表了纹理区。(a)SAR图像一(b)SAR图像一及其分割图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于相位一致性的红外图像边缘检测方法[J]. 郭龙源,张国云,欧先锋,涂兵,吴健辉. 红外. 2016(09)
[2]基于相位一致性的SAR图像边缘检测[J]. 田微晴,朱卫岗,杨顺隆,刘鑫. 四川兵工学报. 2012(09)
[3]SAR图像的改进相位相关配准方法[J]. 辛登松,彭建雄. 计算机与数字工程. 2011(08)
[4]微光（可见光）/红外彩色夜视技术处理算法及系统进展[J]. 骆媛,王岭雪,金伟其,赵源萌,张长兴,李家琨. 红外技术. 2010(06)
[5]Fourier-Mellin变换不同时相遥感影像自动配准研究[J]. 李锐,王卷乐,郭复胜,杜锦华. 计算机工程与应用. 2010(16)
[6]基于脊波变换的SAR与可见光图像融合研究[J]. 李晖晖,郭雷,李国新. 西北工业大学学报. 2006(04)
[7]弱小目标低对比度图像增强算法研究[J]. 雍杨,王敬儒,张启衡. 激光与红外. 2005(05)
[8]结合边缘与灰度信息的SAR图像配准算法[J]. 邓鹏,王宏琦. 遥感技术与应用. 2003(03)
[9]光学图像与雷达图像的数据融合研究[J]. 鲍乐群,付毓生,黄顺吉. 应用光学. 2003(03)
[10]多传感器图像融合技术综述[J]. 毛士艺,赵巍. 北京航空航天大学学报. 2002(05)
博士论文
[1]异源图像匹配关键技术研究[D]. 李壮.国防科学技术大学 2011
[2]图像快速配准与自动拼接技术研究[D]. 冯宇平.中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所） 2010
[3]基于多尺度分析的医学图像配准与融合方法研究[D]. 彭士纯.华中科技大学 2006
硕士论文
[1]红外图像与可见光图像融合研究与应用[D]. 汪廷.西安理工大学 2019
[2]异源图像配准融合关键技术应用研究及快速实现[D]. 许埕秸.电子科技大学 2019
[3]红外多波段图像融合算法研究[D]. 李朝阳.中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所) 2018
[4]基于统计理论的无源毫米波与光学图像融合算法研究[D]. 宋小虎.电子科技大学 2014
[5]基于互信息的异源图像匹配与融合[D]. 李龙勋.电子科技大学 2013
[6]基于模糊逻辑的红外与可见光图像融合技术[D]. 黄晓青.重庆大学 2012
[7]图像配准理论及算法研究[D]. 张锐娟.西安电子科技大学 2009
[8]像素级多源图像配准及融合研究[D]. 陆欢.南京航空航天大学 2007
[9]基于特征的多模态图像自动配准算法研究[D]. 蒋煜.华中科技大学 2005
本文编号：3410263
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
多源图像
电子科技大学硕士学位论文34善的实验结果。图3-8Blackman窗函数的三维视图(a)模板图像(b)旋转后的图(a)(c)图(a)的频谱图(d)图(b)的频谱图图3-9频谱混叠效果图(e)加窗后的图(a)(f)加窗后的图(b)(g)图(e)的频谱(h)图(f)的频谱图图3-10加窗改善频谱混叠效果图。分析仿真实验对比图3-9和图3-10，可以发现通过窗函数滤波消除了周期延拓带入的频率干扰，十字形频率信号得到有效抑制。为了验证窗函数对图像配准的影响，本文选取三组需要校正旋转、缩放量的待配准图像。第一组验证图像大小均是512512，待配准图像是在参考图像的基础上旋转40度，缩放量是1。第一组加窗前后得到的配准参数如表3-1所示。
第四章区域引导的图像融合方法491T(S)/2(4-6)2T(S)(S)(4-7)......NSCT分解计算区域方差计算均值多分辨率子图方差子图阈值分割方差图SAR划分图SAR图像图4-9SAR图像的区域划分示意图根据式（4-6）和式（4-7）中设置的阈值1T和2T，将SAR图像分类为三个区域：均值方差子图的系数大于2T的点属于高亮区，均值方差子图系数小于1T的点划为平滑区（背景区域），介于1T和2T的坐标点标记为纹理区。对SAR图像的区域划分示意图见图4-9。本文选取了三种SAR图像实施区域分割，划分结果如图4-10所示，每张区域分割图中高亮区标记为黑色部分，白色部分是平滑区，灰色区域则代表了纹理区。(a)SAR图像一(b)SAR图像一及其分割图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于相位一致性的红外图像边缘检测方法[J]. 郭龙源,张国云,欧先锋,涂兵,吴健辉. 红外. 2016(09)
[2]基于相位一致性的SAR图像边缘检测[J]. 田微晴,朱卫岗,杨顺隆,刘鑫. 四川兵工学报. 2012(09)
[3]SAR图像的改进相位相关配准方法[J]. 辛登松,彭建雄. 计算机与数字工程. 2011(08)
[4]微光（可见光）/红外彩色夜视技术处理算法及系统进展[J]. 骆媛,王岭雪,金伟其,赵源萌,张长兴,李家琨. 红外技术. 2010(06)
[5]Fourier-Mellin变换不同时相遥感影像自动配准研究[J]. 李锐,王卷乐,郭复胜,杜锦华. 计算机工程与应用. 2010(16)
[6]基于脊波变换的SAR与可见光图像融合研究[J]. 李晖晖,郭雷,李国新. 西北工业大学学报. 2006(04)
[7]弱小目标低对比度图像增强算法研究[J]. 雍杨,王敬儒,张启衡. 激光与红外. 2005(05)
[8]结合边缘与灰度信息的SAR图像配准算法[J]. 邓鹏,王宏琦. 遥感技术与应用. 2003(03)
[9]光学图像与雷达图像的数据融合研究[J]. 鲍乐群,付毓生,黄顺吉. 应用光学. 2003(03)
[10]多传感器图像融合技术综述[J]. 毛士艺,赵巍. 北京航空航天大学学报. 2002(05)
博士论文
[1]异源图像匹配关键技术研究[D]. 李壮.国防科学技术大学 2011
[2]图像快速配准与自动拼接技术研究[D]. 冯宇平.中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所） 2010
[3]基于多尺度分析的医学图像配准与融合方法研究[D]. 彭士纯.华中科技大学 2006
硕士论文
[1]红外图像与可见光图像融合研究与应用[D]. 汪廷.西安理工大学 2019
[2]异源图像配准融合关键技术应用研究及快速实现[D]. 许埕秸.电子科技大学 2019
[3]红外多波段图像融合算法研究[D]. 李朝阳.中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所) 2018
[4]基于统计理论的无源毫米波与光学图像融合算法研究[D]. 宋小虎.电子科技大学 2014
[5]基于互信息的异源图像匹配与融合[D]. 李龙勋.电子科技大学 2013
[6]基于模糊逻辑的红外与可见光图像融合技术[D]. 黄晓青.重庆大学 2012
[7]图像配准理论及算法研究[D]. 张锐娟.西安电子科技大学 2009
[8]像素级多源图像配准及融合研究[D]. 陆欢.南京航空航天大学 2007
[9]基于特征的多模态图像自动配准算法研究[D]. 蒋煜.华中科技大学 2005
本文编号：3410263
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