多源图像融合中的目标提取与识别方法研究(2)

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5.2 多源图像显著性分析的优势 23

5.3 多源图像显著性分析的方案 23

总结 25

致谢 26

参考文献 27

1 绪论

1.1 课题背景及意义

图像融合技术在医疗、工业、军事、生物学、卫星遥感、地形地貌分析、资源勘探与管理管理等领域有相当广泛的应用。在军事领域，图像融合技术已经应用于侦察、监控、火力控制和精确制导等方面。在医学领域，通过对核磁共振(NMR)图像和TC图像进行融合，使医生能够得到更多有关病情的信息并对疾病作出准确诊断;图像融合技术在计算机辅助显微手术中也有着广泛应用。在卫星遥感领域，通过图像融合技术使得卫星遥感技术在灾害预报、军事侦察以及航空航天等民用以及军事领域至关重要，有着极其重要的地位。

多源图像融合是指对来自不同传感器的图像数据进行多层次、多角度、多级别的处理和综合。单一波段的成像探测器能够获取目标在此波段的特征信息，其成像效果也因波段不同而呈现不同的特点。例如，紫外线成像探测器，利用“太阳光谱盲区”，探测成像背景噪声极低，极大地减轻了信号处理的运算量。但是它的成像质量很差，细节信息缺失；可见光探测器采集物体的反射光或者自身发射光，其成像波段在350～770nm之间，所形成的图像符合人眼视觉特性，图像含有丰富的细节信息，但是很容易受到天气影响，在雾霾和低照度情况下成像效果会急剧下降。近红外探测器具有很强的穿透能力,在烟雾和低照度情况下仍能够得到较为清晰的细节丰富的场景图像。中波红外和长波红外具有可以探测目标热辐射的能力，可以“主动”地获取场景中的目标信息，并且能够发现隐藏的热目标，不受光照和天气的影响，但红外波段的成像探测器限制于景物自身辐射特性和系统工作波长，在大气中传播衰减较快，其图像空间相关性强，对比度较低，目标细节不明显，成像效果不符合人眼视觉习惯[1]。显然，单一传感器已然无法满足人们对光电成像技术在越来越复杂的环境下的探测要求。多源图像融合技术正是要克服单一传感器的自身缺陷，把不同传感器对同一目标或场景采集的图像信息融合到一幅图像中去，其中多个原始图像中的信息，对场景的描述比单一源图像更全面、更准确。

本课题研究目的是通过图像融合技术，将不同波段成像探测器采集的图像数据进行融合，得到集成不同波段探测器优点的多源融合图像，增强观察者对场景的理解，突出目标，提高对感兴趣目标的探测识别能力。本课题所要解决的科学问题是如何对异类图像进行实时的像素级空间图像配准，如何根据各个波段传感器图像特性进行有效地融合。多源传感器图像属于异类图像，异类图像配准是图像融合中的关键技术，也是当今制约图像融合系统发展的最大障碍，图像配准的好坏直接影响融合图像的质量、系统的效率。解决异类图像配准问题可以大大提高图像融合系统实际应用的广度和深度。有效的图像融合算法也是影响图像融合系统质量的关键因素之一。图像融合算法需要对不同波段成像探测器图像特点进行筛选，去除冗余信息，突出目标信息，弥补不同波段图像特点，产生集成多源图像优点的融合图像。设计高效的图像融合算法可以大大提高图像融合系统的成像质量和实时性。论文网