資源描述：
《基于差異特征的紅外偏振與光強圖像融合方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號：TP391.4單位代碼：10110學(xué)號：S20110718基于差異特征的紅外偏振與光強圖像融合中北大學(xué)碩士學(xué)位論文基于差異特征的紅外偏振與光強圖像融合方法研究方法研究碩士研究生安富安富指導(dǎo)教師楊風(fēng)暴學(xué)科專業(yè)信號與信息處理中北大學(xué)年月日圖書分類號TP391.4密級非密注1UDC______________________________________________碩士學(xué)位論文基于差異特征的紅外偏振與光強圖像融合方法研究安富（作者姓名）指導(dǎo)教師（姓名、職稱）_楊風(fēng)暴教授申請學(xué)位級別工學(xué)碩士專業(yè)名稱信號與信息處理論文提交日期______
2、__年______月______日論文答辯日期________年______月______日學(xué)位授予日期________年______月______日論文評閱人______________________________________________答辯委員會主席_______________________年月日注1：注明《國際十進分類法UDC》的分類原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下，獨立進行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的科研成果。對本文的研究作
3、出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。論文作者簽名：日期：年月日關(guān)于學(xué)位論文使用權(quán)的說明本人完全了解中北大學(xué)有關(guān)保管、使用學(xué)位論文的規(guī)定，其中包括：①學(xué)校有權(quán)保管、并向有關(guān)部門送交學(xué)位論文的原件與復(fù)印件；②學(xué)校可以采用影印、縮印或其它復(fù)制手段復(fù)制并保存學(xué)位論文；③學(xué)?？稍试S學(xué)位論文被查閱或借閱；④學(xué)?？梢詫W(xué)術(shù)交流為目的，復(fù)制贈送和交換學(xué)位論文；⑤學(xué)校可以公布學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容（保密學(xué)位論文在解密后遵守此規(guī)定）。簽名：日期：導(dǎo)師簽名：日期：中北大學(xué)學(xué)位論文基于差異特征的紅外偏振與光強圖像融合方法研究
4、摘要紅外偏振與紅外光強圖像的融合作為熱紅外目標(biāo)跟蹤與識別的前端關(guān)鍵技術(shù)，在軍用和民用領(lǐng)域都有著廣泛應(yīng)用。當(dāng)前，兩者的融合算法多為事先確定的，而實際應(yīng)用中兩者的差異特征是動態(tài)變化的，事先確定的融合算法顯然不能隨差異特征的變化而變化，這樣往往會導(dǎo)致融合算法出現(xiàn)自適應(yīng)差和融合失效的情況。為了改進原有融合算法的不足，本文建立起差異特征與融合算法的映射關(guān)系，并利用這個映射關(guān)系實現(xiàn)了差異特征的驅(qū)動融合。本文的主要研究成果如下：（1）本文在分析紅外偏振與紅外光強成像的主要差異特性的基礎(chǔ)上，得出了兩者所存在的主要差異特征，并提出了差異特征的表示與提取方法。從
5、主要差異特征中選取相關(guān)性低、互補性強的差異特征，構(gòu)建了差異特征集。從現(xiàn)有典型的融合算法中選取效果好、速度快的算法，構(gòu)建了融合算法集。（2）以可能性理論作為研究手段，構(gòu)造出差異特征對融合算法融合有效的可能性分布，選擇該分布中某一截集的元素作為差異特征所驅(qū)動的融合算法，即對融合算法集進行降維，得到了新的融合算法集。將源圖像和融合圖像分別進行分塊處理，計算源圖像的每個樣本塊對的差異特征值；對各個算法的融合圖像的樣本塊進行評價，得到每個樣本塊的較優(yōu)算法編號，并統(tǒng)計算法編號的概率。將差異特征值與算法編號概率建立起對應(yīng)關(guān)系，從而建立了差異特征集與融合算法
6、集的映射關(guān)系。（3）利用構(gòu)造出的差異特征描述源圖像差異的可能性分布，選擇該分布中某一截集的元素作為驅(qū)動源圖像融合的差異特征，把該差異特征代入到差異特征集與融合算法集的映射關(guān)系中，確定差異特征所驅(qū)動的各融合算法的權(quán)重，然后利用所驅(qū)動的算法分別對源圖像進行融合，將所得的融合結(jié)果進行加權(quán)融合，從而實現(xiàn)了差異特征的驅(qū)動融合。利用融合算法集中的16個算法和本文方法分別對測試圖像進行了融合實驗，將所得到的融合結(jié)果分別用主客觀指標(biāo)進行評價，比較分析得出本文方法在融合效果和性能上更具有優(yōu)勢，并有效地解決了融合算法不隨差異特征變化的問題。中北大學(xué)學(xué)位論文關(guān)鍵詞
7、：圖像融合，紅外偏振，紅外光強，差異特征，可能性理論中北大學(xué)學(xué)位論文ResearchontheFusionMethodofInfraredPolarizationandIntensityImagesBasedonDifferenceFeaturesAbstractAuthor:AnFuTutor:YangFengbaoFusionofinfraredpolarizationandinfraredintensityimagesisthefrontkeytechnologyinthethermalinfraredtargettrackingand
8、recognition,ithasbeenwidelyappliedinthemilitaryandcivilianfields.Currently,fusiona
