紅外與微光圖像融合實(shí)時(shí)處理器改進(jìn)與算法研究.pdf

1、圖像融合技術(shù)(Image Fusion Technology)作為多傳感器信息融合的一個(gè)非常重要的分支，近二十年來，引起了世界范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注和研究熱潮。其中，紅外與微光圖像融合是近年來夜視圖像領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。它們感應(yīng)的是目標(biāo)不同波段的輻射/反射，因此它們的輸出信息具有互補(bǔ)性，采用融合處理技術(shù)，利用信息互補(bǔ)性，可有效擴(kuò)展系統(tǒng)目標(biāo)探測的空間和時(shí)間覆蓋范圍，提高系統(tǒng)的空間分辨率。 本文的研究工作主要是圍繞圖像處理器的改進(jìn)和算法的研究

2、展開的，本文分析了本課題中紅外、微光圖像的來源和特點(diǎn)，針對像素級圖像融合預(yù)處理中的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)——圖像去噪和圖像配準(zhǔn)，研究了一種新的改進(jìn)型中值濾波器，提出了一種新的基于加窗處理的圖像配準(zhǔn)方法，通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法可以達(dá)到像素級的配準(zhǔn)精度；針對加權(quán)平均算法過于簡單，小波算法過于復(fù)雜不能用于實(shí)時(shí)處理這一問題，提出了一種基于改進(jìn)的加權(quán)中值的塔形分解的圖像融合方法，通過仿真實(shí)驗(yàn)，證明了本文提出的基于改進(jìn)的加權(quán)中值的塔形分解方法具有較好的融合