多源圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、多源圖像處理是目前的一個(gè)研究重點(diǎn)和熱點(diǎn)，借助多源影像中包含的信息優(yōu)勢(shì)和互補(bǔ)性信息，可以生成新的更完整和更真實(shí)準(zhǔn)確的信息，從而得到對(duì)場(chǎng)景中目標(biāo)的更客觀、更本質(zhì)的認(rèn)識(shí)，減少或抑制污損、殘缺、偽裝的目標(biāo)中包含的不完全、不確定甚至錯(cuò)誤的信息。
　　 因此目前已得到各國(guó)科研工作者的廣泛關(guān)注，并已取得不少成果。但目前多源圖像處理的各個(gè)環(huán)節(jié)仍然存在很多問(wèn)題，技術(shù)仍然不夠成熟，而且隨著處理數(shù)據(jù)量的增加，軍事偽裝技術(shù)的發(fā)展以及更高更廣泛的處理需求

2、的提出，很有必要研究新的多源圖像處理技術(shù)。在國(guó)家部委預(yù)研基金項(xiàng)目的支持下，本文圍繞多源圖像處理技術(shù)展開(kāi)了一系列理論探討，主要研究?jī)?nèi)容包括：
　　 1）基于幾何特征的多源圖像配準(zhǔn)算法提出了基于幾何特征的多源圖像配準(zhǔn)算法，并就其中配準(zhǔn)點(diǎn)的選取，特征向量的生成、特征配準(zhǔn)的實(shí)現(xiàn)等進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并針對(duì)配準(zhǔn)加速和適用性方面做了討論。
　　 2）圖像特征顯著度的定義和建模提出了圖像特征顯著度的概念，用來(lái)刻畫和度量圖像特征在圖像處理過(guò)

3、程中，對(duì)處理結(jié)果影響的大小。并以特征點(diǎn)的幾何特征顯著度為例，通過(guò)理論推導(dǎo)完成對(duì)圖像特征顯著度的定義和建模，并給出了完整的建模過(guò)程和圖像幾何特征顯著度的計(jì)算公式。
　　 3）融合圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及融合算法評(píng)價(jià)討論基于現(xiàn)有融合圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的現(xiàn)狀，精選了若干評(píng)價(jià)指標(biāo)組成三維度的融合圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，包括客觀可用維、融合支持維和主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)維。這三個(gè)維度從不同的角度刻畫融合后圖像的質(zhì)量，這些評(píng)價(jià)指標(biāo)相互關(guān)聯(lián)構(gòu)成一個(gè)整體指標(biāo)體

4、系，可以較全面地對(duì)融合圖像的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。然后簡(jiǎn)要討論了圖像融合算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建。
　　 4）多源圖像理論模型和自優(yōu)化融合框架研究針對(duì)目前多源圖像融合統(tǒng)一理論模型的研究現(xiàn)狀，對(duì)現(xiàn)有圖像融合的理論模型進(jìn)行了適當(dāng)修正，使之適用于多傳感器成像的多源圖像融合。鑒于多源圖像融合的情況復(fù)雜性，提出了一種可自動(dòng)選擇合適的多源圖像融合算法的自優(yōu)化多源圖像融合框架。
　　 該框架通過(guò)引入反饋回路，自動(dòng)對(duì)融合規(guī)則進(jìn)行調(diào)整和修正，使融

5、合效果達(dá)到較好的狀態(tài)。該框架可以實(shí)現(xiàn)多源圖像融合過(guò)程的自動(dòng)化和融合狀態(tài)的自優(yōu)化，即可自動(dòng)選擇和確定融合算法及融合參數(shù)。
　　 5）殘缺圖像特征提取及目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究基于相關(guān)研究現(xiàn)狀，提出了基于拐點(diǎn)的、支持從局部到整體的圖像特征提取和目標(biāo)識(shí)別技術(shù)。并重點(diǎn)對(duì)拐點(diǎn)的確定，拐點(diǎn)特征的提取，拐點(diǎn)特征匹配的距離計(jì)算，識(shí)別目標(biāo)的局部吻合度和全局吻合度計(jì)算做了詳細(xì)介紹。
　　 本文的研究成果已經(jīng)在某預(yù)研項(xiàng)目中得到了應(yīng)用，為課題的中期評(píng)估