隨著傳感器技術的不斷發(fā)展,獲取信息的途徑也越來越多,因此信息融合技術是必然發(fā)展的趨勢,圖像融合作為其重要的分支也受到了廣泛的關注。由于紅外圖像和可見光圖像成像機理不同,其圖像包含信息具有一定的互補性,將紅外與可見光圖像進行融合,能夠有效提高圖像分辨率和信息量。本文通過對國內外研究現(xiàn)狀進行詳細的調研后,提出了基于細節(jié)信息和顯著視覺區(qū)域的可見光圖像與紅外圖像融合方法,該方法包含了針對圖像細節(jié)信息的融合方法和針對圖像視覺顯著區(qū)域的融合方法。針對圖像細節(jié)信息融合,本文提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks,CNN）和離散余弦波（Discrete Cosine Transform,DCT）的圖像融合算法。該方法首先通過引導濾波器將圖像分解為基礎層和細節(jié)層;然后利用CNN和DCT來融合圖像細節(jié)層,單獨利用DCT來融合圖像基礎層;最后,將融合后的基礎層和細節(jié)層進行相加,從而得到融合圖像。該方法優(yōu)點是利用包含原圖像輪廓信息的二值圖像作為引導濾波的引導圖,從而分解到更多的微小細節(jié)信息在細節(jié)層中,并且改善了紅外圖像基礎層中的輪廓模糊現(xiàn)象。然后根據(jù)CNN的特點,設... 

【文章來源】：大連海事大學遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．４?“Ｋａｐｔｅｉｎ”融合結果??

?可見光圖像與紅外圖像的融合方法研究???Ｉ邊■??Ｌ?…??圖２．?２可見光圖像??Ｆｉｇ．２．２?Ｖｉｓｉｂｌｅ?ｉｍａｇｅ??２．?２紅外圖像特性??紅外圖像是利用紅外探測器接收探測場景的紅外輻射生成的圖像。從圖２．１可以看??到，紅外福射一般可以被分為近紅外（０．７６／＾￣３／＾ｗ），中紅外（３／Ｗ７？８／／ｗ）和遠??紅外（８／Ｗ７？１４ｐｍ）。紅外圖像的灰度值通常與探測場景的溫度、發(fā)射率、大氣透過??率、光電轉換系數(shù)和探測波段等條件有關。??圖２．?３紅外圖像??Ｆｉｇ．２．３?Ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｉｍａｇｅ??－１０?－??

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【參考文獻】：
期刊論文
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[3]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡研究綜述[J]. 張亞倩.  信息通信. 2018(11)
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[8]離散小波變換和正交三角分解相融合的圖像水印算法[J]. 李娟.  激光雜志. 2015(09)
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博士論文
[1]基于視覺顯著性的顯著區(qū)域提取方法及其應用研究[D]. 梁曄.北京交通大學 2018
[2]紅外與可見光的圖像融合系統(tǒng)及應用研究[D]. 張寶輝.南京理工大學 2013



本文編號：3069996