微光图像与红外图像的融合算法研究(4)
时间:2017-05-01 16:41 来源:毕业论文 作者:毕业论文 点击:次
(1)红外热成像系统不象微光夜视仪那样借助夜光,而是靠目标与背景的辐射产生景物图像,因此红外热成像系统能24小时全天候工作。 (2)随着计算机技术的发展,很多红外热成像系统具有完整的软件系统以实现图像处理、图像运算等功能,图像质量大大改善。 (3)红外辐射比微光的光辐射具有更强的穿透雾、霾、雨、雪的能力,因而红外热成像系统的作用距离更远。 (4)红外热成像能透过伪装,探测出隐蔽的热目标,甚至能识别出刚离去的飞机和坦克等所留下的热迹轮廓。 (5)微光夜视仪图像清晰、体积小、重量轻、价格低、使用和文修方便、不易被电子侦察和干扰,所以应用范围广。 (6)微光夜视仪的响应速度快,利用光电阴极像管可实现高速 (7)一般微光成像面为连续靶面,期间的分辨率很高,目前最高达到90lp/mm。相当于l 600以上的电视行。 (8)微光夜视频谱响应向短波范围扩展的潜力大,包括高能离子、x射线、紫外线、蓝绿光景物的探测成像基本上都是基于外光电转换、增强、处理、显示等微光成像技术原理口[5]。 从学科和技术发展的角度看,红外技术有一定优势。可见光的存在是有条件的,而 任何物体都是红外源,都在不停地辐射红外线,所以红外技术的应用将无处不在。目前,在近距离夜视方面,由于微光夜视仪价格低廉,图像质量也较好,仍然占据主要地位。随着红外器件价格的降低,红外热像仪必将大有作为。而在远距离夜视方面,红外热像仪的作用更为突出。 2.5 微光图像和红外图像的融合 在微光与红外技术各自不断进展的时期，考虑到二者的互补性，在不增加现有技术难度的基础上，如何将微光图像与红外图像融合以获取更好的观察效果，成为当前夜视技术发展的热点研究之一。 微光图像的对比度差，灰度级有限，瞬间动态范围差，高增益时有闪烁，只敏感于目标场景的反射，与目标场景的热对比无关。而红外图像的对比度差，动态范围大，但其只敏感于目标场景的辐射，而对场景的亮度变化不敏感。二者均存在不足之处。随着微光与红外成像技术的发展，综合和发掘微光与红外图像的特征信息，使其融合成更全面的图像已发展成为一种有效的技术手段。夜视图像融合能增强场景理解、突出目标，有利于在隐藏、伪装和迷惑的军用背景下更快更精确地探测目标。将融合图像显示成适合人眼观察的自然形式，可明显改善人眼的识别性能，减小操作者的疲劳感[6]。 3 图像融合原理 3.1 图像融合层次 依据融合处理的层次不同，一般将图像融合技术划分为三个层次：像素级融合、特征级融合、决策级融合。 像素级融合属于底层的图像融合，它直接对多幅图像的像素点进行信息综合处理，形成融合图像。像素级融合提供了另外两种层次图像融合所不具有的细节信息。通过像素级图像融合后的复合图像包含的信息更丰富、更精确、更可靠、更全面，更有利于进行视觉分析或计算机处理。但是，该层次的融合往往是需要以图像的严格配准为前提的，配准精度一般应达到像素级。源图像配准与否对像素级图像融合的效果起到关键性的作用。 特征级融合是中间层次的融合处理。它是在对源图像进行特征(如边缘、形状、 纹理等)提取之后，将不同类的特征信息进行融合处理，以获取目标特性更为精确描述的联合特征。融合处理得到的联合特征可能只是源图像特征的简单合成，也可能是由各分量特征属性组成的一种完全新型的特征。特征级融合的结果是一个特征空间，数据量相比于原来的图像数据大大减小，可以提高数据的处理和传输效率，有利于实现实时数据处理。特征级融合对传感器配准要求不如像素级要求那样严格，因此图像传感器可以分布于不同平台上。特征级图像融合实际上涉及了图像分割、特征提取和特征层信息融合等几个方面的内容。 (责任编辑：qin) |