基于紅外偏振成像的目標(biāo)增強技術(shù)研究.pdf

1、紅外成像技術(shù)為現(xiàn)代戰(zhàn)爭中強有力的偵查手段。同時其缺點也較明顯:紅外圖像中目標(biāo)與背景對比度低，畫面一般較暗，信噪比低，邊緣模糊，細節(jié)紋理較弱，灰度分布集中。而另一方面，隨著現(xiàn)代軍事偽裝技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)紅外成像難以探測識別偽裝后的紅外軍事目標(biāo)。紅外偏振成像根據(jù)景物表面的不同材料、反射或出射偏振特點，成像后能夠表征景物的不同偏振特性，加強邊緣輪廓特征，在一定程度上夠彌補傳統(tǒng)紅外成像的不足。人造目標(biāo)與自然背景的偏振差異往往較大，成像后的偏振度圖

2、像能夠增強具有強偏振特性的目標(biāo)，在偏振度圖像中，具有強偏振特性的目標(biāo)邊緣輪廓清晰，目標(biāo)與背景對比度高。本文利用偏振成像技術(shù)，根據(jù)Stokes偏振描述理論，獲取偏振多源圖像;并結(jié)合圖像融合技術(shù)，融合偏振度與紅外光強度圖像。融合結(jié)果增強了圖像信息，加強了目標(biāo)對比度，從而提高目標(biāo)發(fā)現(xiàn)與識別概率。在偏振成像方面，本文從偏振成像基本原理出發(fā)推導(dǎo)不同物質(zhì)的紅外偏振特性，理論說明偏振成像對于目標(biāo)特性增強的原理，介紹了偏振多源圖像的獲取與圖像預(yù)處理方法

3、，利用多尺度的雙閾值收縮去噪，分析說明了噪聲對偏振成像的影響。在圖像融合方面，本文介紹了多尺度分解方法，基于非下采樣剪切波變換，提出改進的區(qū)域特征匹配融合策略與區(qū)域顯著性融合方法。首先，運用區(qū)域特征匹配的融合規(guī)則說明非下采樣剪切波分解在多尺度分解中的優(yōu)勢。其次，通過與不同文獻中多尺度融合方法的比較與分析，闡述基于非下采樣剪切波的區(qū)域顯著性融合方法在偏振多源圖像融合的噪聲抑制與信息增強方面的有效性。最后，搭建實驗平臺進行偏振圖像獲取與融合