紅外圖像評(píng)價(jià)具有重要的理論意義與工程價(jià)值。一方面,紅外圖像質(zhì)量是決定紅外成像系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)。另一方面,對(duì)輸入紅外圖像進(jìn)行有效評(píng)價(jià)是紅外圖像算法性能評(píng)估的前提。紅外圖像評(píng)價(jià)的特殊之處在于大部分紅外圖像沒(méi)有參考圖像,屬于無(wú)參考質(zhì)量評(píng)價(jià)范疇。當(dāng)前的紅外圖像評(píng)價(jià)方法不具備普適性,并且這些方法相互獨(dú)立,沒(méi)有形成公認(rèn)的、完整的評(píng)價(jià)體系。探索、建立一套有效的紅外圖像無(wú)參考圖質(zhì)量評(píng)價(jià)體系成為本文的主要研究?jī)?nèi)容。此外,圖像分割是眾多圖像處理算法（如目標(biāo)檢測(cè)、特征分析、目標(biāo)跟蹤、精確定位）的基礎(chǔ)。圖像分割的重要意義促使我們針對(duì)紅外圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)在圖像分割中的應(yīng)用也進(jìn)行了相關(guān)研究。我們提出了一套新的紅外圖像無(wú)參考圖質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。與現(xiàn)有評(píng)價(jià)方法相比,新體系具有如下優(yōu)勢(shì):評(píng)價(jià)方法之間具有很好的互補(bǔ)性,構(gòu)成了完整的紅外圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)體系;針對(duì)紅外圖像的不同應(yīng)用場(chǎng)合（人在回路系統(tǒng)、自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)）,分別沿著不同的技術(shù)路線(xiàn)（基于人眼視覺(jué)特性、與圖像算法性能相關(guān)）構(gòu)建紅外圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。評(píng)價(jià)方法充分考慮了質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程中,沒(méi)有參考圖像的特點(diǎn)。本文的創(chuàng)新點(diǎn)及相關(guān)工作可歸納如下:1、針對(duì)紅外圖像背景雜波量化問(wèn)題,通過(guò)比較... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)
        1.2.1 紅外圖像無(wú)參考圖質(zhì)量評(píng)價(jià)的概念
        1.2.2 紅外圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究現(xiàn)狀
            1.2.2.1 概述
            1.2.2.2 圖像算法性能相關(guān)的紅外圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)
            1.2.2.3 基于人眼視覺(jué)特性的紅外圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)
            1.2.2.4 PCNN圖像分割及算法性能評(píng)估研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線(xiàn)
    1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 紅外圖像特點(diǎn)及其質(zhì)量評(píng)價(jià)相關(guān)原則
    2.1 概述
    2.2 紅外成像原理與紅外圖像特點(diǎn)
        2.2.1 紅外成像原理
        2.2.2 紅外成像系統(tǒng)
        2.2.3 紅外傳輸特性
        2.2.4 紅外圖像特點(diǎn)及其噪聲分析
    2.3 紅外圖像無(wú)參考圖質(zhì)量評(píng)價(jià)相關(guān)原則
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于人眼視覺(jué)特性的紅外圖像雜波量化方法
    3.1 概述
    3.2 人眼視覺(jué)系統(tǒng)介紹
        3.2.1 人眼視覺(jué)系統(tǒng)的生理結(jié)構(gòu)
        3.2.2 人眼視覺(jué)系統(tǒng)的心理特性
    3.3 雜波定義及典型量化指標(biāo)分析
        3.3.1 雜波的定義
        3.3.2 典型雜波量化指標(biāo)分析
    3.4 紅外圖像中影響人眼視覺(jué)特性的因素分析
    3.5 基于模糊邏輯的背景自適應(yīng)劃分
        3.5.1 圖像特征選擇
        3.5.2 基于模糊邏輯自適應(yīng)分塊算法
    3.6 目標(biāo)特征相似性雜波尺度
        3.6.1 圖像特征相似性指標(biāo)
        3.6.2 目標(biāo)特征相似性尺度的定義及計(jì)算方式
    3.7 實(shí)驗(yàn)及分析
        3.7.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.7.2 指標(biāo)有效性實(shí)驗(yàn)
        3.7.3 指標(biāo)性能對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    3.8 本章小結(jié)
第四章 面向目標(biāo)檢測(cè)性能的紅外圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
    4.1 概述
    4.2 典型指標(biāo)分析
    4.3 紅外目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)及干擾因素分析
    4.4 面向目標(biāo)檢測(cè)性能的紅外圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)
        4.4.1 全局背景干擾度
        4.4.2 局部背景相似度
    4.5 實(shí)驗(yàn)及討論
        4.5.1 指標(biāo)有效性實(shí)驗(yàn)
        4.5.2 指標(biāo)性能對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        4.5.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)與目標(biāo)檢測(cè)算法性能的關(guān)聯(lián)性驗(yàn)證
    4.6 本章小結(jié)
第五章 面向目標(biāo)跟蹤性能的紅外序列圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
    5.1 概述
    5.2 現(xiàn)有紅外序列圖像評(píng)價(jià)指標(biāo)分析
    5.3 紅外目標(biāo)跟蹤技術(shù)及干擾因素分析
    5.4 面向目標(biāo)跟蹤誤差的紅外序列圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)
        5.4.1 幀內(nèi)目標(biāo)信息遮隱程度
        5.4.2 幀間目標(biāo)灰度信息變化程度
        5.4.3 幀間目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息變化程度
    5.5 實(shí)驗(yàn)及分析
        5.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        5.5.2 指標(biāo)有效性實(shí)驗(yàn)
        5.5.3 指標(biāo)性能對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    5.6 本章小結(jié)
第六章 紅外圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)在圖像分割中的應(yīng)用
    6.1 概述
    6.2 影響分割算法性能的因素
    6.3 圖像局部活躍度
        6.3.1 圖像自適應(yīng)分塊策略
        6.3.2 圖像局部活躍度的定義及計(jì)算
    6.4 基于STEWART PCNN模型的圖像自動(dòng)分割方法
        6.4.1 Stewart PCNN模型
        6.4.2 基于圖像活躍度的PCNN圖像自動(dòng)分割方法
        6.4.3 實(shí)驗(yàn)及分析
    6.5 基于圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的分割算法性能評(píng)估新方法
        6.5.1 引言
        6.5.2 現(xiàn)有圖像分割算法性能評(píng)估的缺陷分析
        6.5.3 基于圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的分割算法性能評(píng)估新方法
            6.5.3.1 圖像活躍度指標(biāo)
            6.5.3.2 加權(quán)優(yōu)度法
        6.5.4 實(shí)驗(yàn)及分析
            6.5.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
            6.5.4.2 圖像活躍度指標(biāo)有效性驗(yàn)證
            6.5.4.3 分割算法性能評(píng)估及排序
            6.5.4.4 加權(quán)優(yōu)度法的優(yōu)勢(shì)與不足
    6.6 本章小結(jié)
第七章 全文總結(jié)與展望
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]云對(duì)空中目標(biāo)紅外探測(cè)的影響[J]. 方義強(qiáng),陳衛(wèi),孫曉軍,馬東輝,程正東,張發(fā)強(qiáng).  紅外與激光工程. 2015(07)
[2]基于紅外壓縮成像的點(diǎn)目標(biāo)跟蹤方法研究[J]. 李少毅,梁爽,張凱,董敏周,閆杰.  電子與信息學(xué)報(bào). 2015(07)
[3]基于低秩三分解的紅外圖像雜波抑制[J]. 何玉杰,李敏,張金利,姚俊萍.  光學(xué)精密工程. 2015(07)
[4]無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)綜述[J]. 王志明.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2015(06)
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[6]強(qiáng)雜波背景紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法[J]. 武自剛,彭真明,張萍.  強(qiáng)激光與粒子束. 2015(04)
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博士論文
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[2]光電圖像背景雜波的定量表征及其對(duì)成像系統(tǒng)目標(biāo)獲取性能的影響[D]. 常洪花.西安電子科技大學(xué) 2006

碩士論文
[1]紅外圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究與評(píng)價(jià)軟件設(shè)計(jì)[D]. 徐悅.華中科技大學(xué) 2013
[2]紅外成像系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 尚磊.西安電子科技大學(xué) 2013
[3]圖像分割評(píng)價(jià)方法研究[D]. 劉春燕.西安電子科技大學(xué) 2011
[4]自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別性能評(píng)估中的圖像度量方法研究[D]. 李敏.華中科技大學(xué) 2006
[5]非制冷紅外焦平面成像系統(tǒng)畸變校正及盲元補(bǔ)償[D]. 范心田.中國(guó)科學(xué)院研究生院（長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所） 2005



本文編號(hào)：3460593