优秀研究生学位论文题录展示

基于生物视觉特性的夜视图像彩色融合技术研究

专 业: 光学工程
关键词: 图像融合 彩色夜视 红外 微光 生物视觉 人眼视觉
分类号: O43
形 态: 共 101 页 约 66,155 个字 约 3.164 M内容
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内容摘要


全面研究了不同夜视图像间具体的彩色融合结构。

对于微光与红外图像:

在MIT未公开具体技术信息的情况下,解析了MIT结构,并将生物视觉模型用于MIT结构,提出了性能有所改善的仿MIT法;提出了一种算法非常简单的线性组合结构;提出了将基于生物视觉模型的非线性增强与线性组合结构联合起来的混合结构;根据常见的微光图像对比度低,红外图像目标小的情况,提出补偿微光图像低对比度、补偿小目标红外图像的两种融合结构;提出了BIT结构,BIT结构节省一次非线性增强,而且融合图像的对比度优于MIT结构。

彩色融合效果方面,MIT结构最好,仿MIT法与混合结构次之,线性组合法较差,但还是远远优于直接映射法。

对于不同夜视图像间的组合,提出了不同的融合结构:

微光与中、长波红外的三波段融合,提出了BIT彩色夜视结构;三波段多光谱微光的融合,提出了BIT三波段彩色微光结构;双波段多光谱微光的融合,提出了BIT双波段彩色微光结构;双波段红外的融合,提出了BIT双波段彩色红外结构。

该文首次将符合增强反差、突出边缘和压缩动态范围的生物视觉模型引入彩色夜视图像的增强与融合,详细分析了生物视觉模型对图像增强和图像融合的机理,提出了生物视觉模型中各个参数的取值范围。

首次以符合人眼视觉为目的,以生物视觉模型为基础,研究提出了微光/热红外图像,多光谱微光图像,微光图像/中波/长波热图像,双波段热红外图像的彩色夜视图像融合结构。

与国外研究者的相比,所提出的融合结构具有结构简单,易实时实现,且彩色图像的视觉自然性更佳、细节增强更明显。

根据彩色微光夜视实验系统研制所采用的硬件系统条件,采用彩色夜视图像融合算法中的线性组合法,实现了彩色微光夜视图像的实时融合,证明了算法的可行性,也为彩色微光夜视系统的进一步研究奠定了基础……

全文目录


文摘
英文文摘
第一章 绪论
1.1课题背景
1.2夜视图像融合技术的发展状况
1.2.1数据融合与图像融合
1.2.2夜视图像融合方法
1.2.3彩色夜视系统的进展及发展方向
1.3论文的主要内容
第二章 生物视觉的侧抑制特性以及生物视觉模型
2.1引言
2.2鲎眼视觉反应的特性
2.2.1鲎眼视觉反应的两个基本特性
2.2.2鲎眼的侧抑制特性
2.3侧抑制网络
2.4侧抑制特性的典型表现——马赫带
2.5侧抑制网络的分类比较
2.5.1循环与非循环抑制网络
2.5.2减法性与分流性抑制网络
2.6侧抑制网络的传递函数
2.7人眼视网膜及同心圆模式的感受野
2.7.1人眼视网膜
2.7.2视觉感受野
2.7.3同心圆模式感受野的数学模型
2.8侧抑制的应用以及在视觉机能中的意义
2.8.1侧抑制网络在信息预处理中的应用
2.8.2侧抑制网络在模式识别中的应用
2.8.3侧抑制在视觉机能中的意义
2.9侧抑制瞬态过程的模型
2.9.1侧抑制网络的非线性微分方程模型
2.9.2线性积分方程模型
2.10以侧抑制理论为基础的前馈型shunting网络
2.10.1基于侧抑制理论的前馈型shunting网络
2.10.2前馈型shunting网络微分方程的解
2.10.3前馈型shunting网络的平衡方程
2.10.4基于同心圆模式感受野的前馈型shunting网络
2.10.5前馈型shunting网络的时空分析
2.10.6补偿不对称性的推挽式Push-Pullshunting网络
2.11侧抑制网络与人工神经网络的区别
2.12侧抑制网络与基于同心圆感受野的前馈型shunting网络的比较
2.13前馈型shunting网络的演化
2.14小结
第三章 生物视觉模型对信号增强机理的研究
3.1引言
3.2一维差分高斯函数与同心圆模式感受野
3.2.1一维DOG的空域特性
3.2.2一维DOG的频域特性
3.3生物视觉模型对相同输入信号的作用
3.3.1高斯系数与感受野的关系
3.3.2高斯函数采样间隔△STEP对视觉模型输出的影响
3.3.3高斯函数宽度WDOG与感受野直径DRF的关系
3.3.4感受野直径DRF对视觉模型输出的影响
3.3.5高斯系数c1和c2对视觉模型的影响
3.3.6常数A对视觉模型输出的影响
3.3.7输入信号是单位冲激函数时,常数A对视觉模型输出的影响
3.3.8不同斜率的斜坡+阶跃函数对视觉模型的作用
3.3.9感受野两边的侧抑制不对称时,对视觉模型的影响
3.3.10输入信号的强度对视觉模型输出的影响
3.4分析与讨论
3.5小结
第四章 生物视觉模型对信号组合机理的研究
4.1引言
4.2输入ICi与ISi不相同时二者间的关系
4.3高斯系数对信号组合的作用
4.3.1两个输入信号ICi和ISi
4.3.2固定c1和c2,改变a1和a2
4.3.3固定a1和a2,改变c1和c2
4.4高斯函数采样点数对组合信号的作用
4.5分析与讨论
4.5.1兴奋高斯系数与抑制高斯系数的关系
4.5.2A的选取
4.5.3高斯函数中系数a的选取
4.5.4视觉模型中分子与分母的关系
4.6小结
第五章 基于生物视觉模型的夜视图像融合技术
5.1引言
5.2基于RGB空间的夜视图像彩色融合体系
5.2.1基于RGB空间的夜视图像彩色融合结构
5.2.2不同传感器信息间的关系
5.2.3彩色融合图像的彩色对比度
5.2.4彩色融合图像的颜色恒常性
5.2.5基于其它彩色空间的彩色融合结构
5.3基于生物视觉模型的图像增强与组合公式
5.3.1图像增强公式
5.3.2图像组合公式
5.3.3 MIT融合公式
5.3.4侧抑制网络的稳态方程
5.3.5生物视觉模型与侧抑制网络、MIT融合公式的对比
5.4微光与红外图像的彩色融合结构
5.4.1 MIT结构及基于生物视觉模型的“仿MIT法”
5.4.2线性组合结构
5.4.3混合结构
5.4.4针对不同图像属性的融合结构
5.4.5 BIT融合结构
5.5多光谱微光图像的彩色融合
5.5.1三波段微光图像的彩色融合结构
5.5.2双波段微光图像的彩色融合结构
5.6微光图像与中、长波红外图像的彩色融合结构
5.7双波段红外图像的彩色融合结构
5.7.1中波与长波红外的对比
5.7.2中波红外中太阳反射少时的双波段彩色红外结构
5.7.3中波红外中太阳反射多时的双波段彩色红外结构
5.8融合系统
5.8.1基于计算机平台的融合系统
5.8.2基于DSP平台的融合系统
5.9分析与讨论
5.10小结
附图
第六章 总结与展望
6.1论文工作
6.2论文创新点
6.3存在的问题及未来研究展望
参考文献

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中图分类: > O43 > 数理科学和化学 > 物理学 > 光学

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