毫米波無源成像系統(tǒng)多源圖像融合算法研究及實(shí)現(xiàn)

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1、：；ｒ？；：．４擊種成Ｊ：賽ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＣＩＥＮＣ巨ＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡ碩±學(xué)位論文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ來Ｘ．爺．／Ｖ喝＼／：；責(zé)氣爲(wèi)於＾Ｈｉ論文題目毫織娜餘織多刪纖合難妍究及實(shí)現(xiàn)＿＿—學(xué)科專業(yè)信號(hào)與信息麵學(xué)號(hào)２０１３２１０２０３４５作者姓名謝偉超指導(dǎo)教師熊金濤教授—ｒ．．．獨(dú)劍性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的硏究成果。據(jù)我所知，除了

2、文中特別加Ｕｉ■標(biāo)注和致謝的地方夕ｈ論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。作者簽名：曰期：之仍年：＾月曰雌奪譴一每＾論支使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磕盤，允許論文被蒼閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可Ｗ將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索？、，可ｙ采用影印縮印或掃描等復(fù)制手

3、段保、匯編學(xué)位論文。存）（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定．作者簽名：命個(gè)導(dǎo)師簽名：楚日期：年Ｏ月曰之ｆ玉占＾分類號(hào)密級(jí)注1UDC學(xué)位論文毫米波無源成像系統(tǒng)多源圖像融合算法研究及實(shí)現(xiàn)（題名和副題名）謝偉超（作者姓名）指導(dǎo)教師熊金濤教授電子科技大學(xué)成都（姓名、職稱、單位名稱）申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士學(xué)科專業(yè)信號(hào)與信息處理提交論文日期2016.3.30論文答辯日期2016.5.12學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2016年6月答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人注1：注明《國(guó)際十進(jìn)分類法UDC》的類號(hào)。RESERCHANDIMPLEMENTATIONOFMULTI-SOURCEI

4、MAGEFUSIONALGORITHMFORPASSIVEMILLIMETERWAVEIMAGINGSYSTEMAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SignalandInformationProcessingAuthor:XieWeichaoAdvisor:ProfXiongJintaoSchool:SchoolofElectronicEngineering摘要摘要毫米波被動(dòng)成,像系統(tǒng)通過探測(cè)不同物體間自身輻射能量的差異來實(shí)現(xiàn)成像，成像系統(tǒng)具有穿透性，

5、所成毫米波圖像能夠探測(cè)出隱匿目標(biāo)，并且系統(tǒng)無輻射，不會(huì)對(duì)人體健康造成危害，這使得毫米波成像技術(shù)在監(jiān)控、安全等相關(guān)領(lǐng)域具有較為廣泛的應(yīng)用。毫米波被動(dòng)成像技術(shù)雖然能夠?qū)崿F(xiàn)隱匿目標(biāo)的探測(cè)，但成像結(jié)果中通常會(huì)存在圖像高頻信息損失的問題，影響了圖像的視覺判定；通過將毫米波圖像和光學(xué)圖像融合，可以使融合后的圖像綜合毫米波圖像和光學(xué)圖像的信息，使融合圖像既能保留毫米波圖像中隱匿目標(biāo)區(qū)域的信息，又具有豐富的光學(xué)圖像背景。本文研究依托于實(shí)際的科研項(xiàng)目開展，首先研究了圖像融合的處理框架，然后分析了圖像融合前的預(yù)處理算法，包括圖像去噪和圖像分割；最后在此基礎(chǔ)上，針對(duì)具體的應(yīng)用，確定了毫米波圖像

6、和光學(xué)圖像的融合方法，具體的工作內(nèi)容包括：1.分析無源毫米波探測(cè)成像技術(shù)的基本理論，以及毫米波的輻射特性和輻射模型；對(duì)一些常用的圖像融合方法和圖像的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了分析和總結(jié)。2.分析了圖像融合預(yù)處理中的去噪算法。在中值濾波的基礎(chǔ)上，研究了一種自適應(yīng)檢測(cè)噪聲點(diǎn)位置的算法，依據(jù)檢測(cè)的結(jié)果，去除圖像中的噪聲；3.分析了常用的圖像分割方法，選取了適用的基于聚類的圖像分割算法：高斯混合模型，用以提取毫米波圖像中隱匿目標(biāo)所在的感興趣區(qū)域。針對(duì)傳統(tǒng)最大熵算法分割圖像時(shí)獲得的分割門限偏低的問題，在分割前先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)分割，去除毫米波圖像中灰度值較低的像素點(diǎn)，以提高基于最大熵算法的分割精度

7、，仿真實(shí)驗(yàn)表明了改進(jìn)方法的有效性。4.研究了基于非下采樣的,輪廓波變換的圖像融合算法，算法將毫米波圖像分割的結(jié)果作為依據(jù)判定圖像中像素點(diǎn)是否屬于感興趣的目標(biāo)區(qū)域，然后依據(jù)判定結(jié)果對(duì)子圖中的隱匿目標(biāo)區(qū)域和非目標(biāo)區(qū)域制定不同的融合方法，有效地融合光學(xué)圖像和毫米波圖像的子圖，最后將各個(gè)尺度上的子圖進(jìn)行多尺度重構(gòu)，獲得融合圖像。關(guān)鍵詞：毫米波成像，圖像融合，去噪，圖像分割，非下采樣金字塔IABSTRACTABSTRACTThePassiveMillimeterWave(PMMW)imagingsystemachievesimaging