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基于偏振光谱图像的多维信息融合关键技术研究

基于偏振光谱图像的多维信息融合关键技术研究

作     者:钟菁菁 

作者单位:中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所) 

学位级别:硕士

导师姓名:于涛

授予年度:2022年

学科分类:08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题:图像融合 非下采样轮廓波变换 偏振光谱成像 目标增强 

摘      要:偏振光谱成像数据较传统光谱数据,具有空间、强度、光谱、偏振等多维信息,传统伪装目标与自然背景色彩相似,在光谱维度探测易受到外部因素变化干扰,易出现“异物同谱的现象,导致单一光谱信息难以满足伪装目标的精确识别需求。偏振光谱多维特征能够更多的反映目标的固有属性信息,依据表面粗糙度和材料的不同,会产生不同偏振差异特性,偏振信息图像反映了物体轮廓和纹理等细节信息,从一定程度上可弥补光谱图像对比度较低,信息量不足的缺点,对于复杂背景中光谱伪装目标的探测和识别具有优势。 在偏振光谱图像数据获取与数据质量提升方面,本文研究了偏振光谱的成像机理和数据特点,依据自研的偏振光谱成像仪原理样机,获取了多场景下偏振光谱数据,针对本偏振光谱成像仪的数据结构和特点,设计了波段重构和偏振特征获取算法流程,针对偏振光谱数据质量提升,提出了双边滤波图像预处理方法,实现了偏振光谱图像原始数据的预处理与信息重构。 针对偏振光谱图像融合,本文介绍了传统的多尺度分解方法,提出了基于非下采样轮廓波变换的局部二值模式特征的融合方法,根据偏振特征图像具有灰度值小,受光照影响大等特点,采用局部二值模式特征对高通子带进行加权融合,并对实验结果进行综合评价,表明本文所提出的方法有效实现了偏振基础特征融合,提升了人造目标和自然背景的差异。并结合普通图像,偏振融合图像,偏振高光谱图像对目标识别精度进行了对比,结果表明偏振高光谱融合图像有效提升了伪装目标的识别精度。 在视觉显著性提升方面,设计了一种基于视觉显著性相似度量的方法,对不同波段信息进行多尺度融合,再将各波段融合后的偏振参量进行伪彩色融合,实验结果表明本文设计的方法能有效提升视觉效果,增强目标的偏振对比度,融合图像在信息熵、对比度、平均梯度等评价指标上都有明显提升。

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