紅外與可見光圖像配準(zhǔn)及融合技術(shù)研究的開題報告

紅外與可見光圖像配準(zhǔn)及融合技術(shù)研究的開題報告一、研究題目紅外與可見光圖像配準(zhǔn)及融合技術(shù)研究二、研究背景與意義近年來，紅外成像技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，尤其是在夜間監(jiān)測、目標(biāo)識別、空間探測等領(lǐng)域。但是由于紅外成像技術(shù)只能得到目標(biāo)的熱輻射信息，無法提供目標(biāo)的諸如顏色、形狀等可見光圖像信息。因此，如何將紅外圖像與可見光圖像有效地融合起來，具有很高的研究價值和實際意義。目前，國內(nèi)外研究者已經(jīng)提出了很多紅外與可見光圖像融合的方法，如基于像素級融合、基于區(qū)域級融合、基于特征級融合等。但是由于紅外圖像與可見光圖像在成像機理、圖像特征等方面存在很大的差別，如何實現(xiàn)有效的圖像配準(zhǔn)和融合，仍然面臨很大的挑戰(zhàn)。三、研究內(nèi)容和研究方法1.紅外圖像與可見光圖像的相關(guān)性分析通過對紅外圖像與可見光圖像的特征進行分析，確定兩者之間可能存在的相關(guān)性。例如，物體的邊緣、紋理、形狀等方面的特征是否一致或者相似。2.紅外圖像與可見光圖像的配準(zhǔn)方法研究基于相關(guān)性分析結(jié)果，探究有效的紅外圖像與可見光圖像配準(zhǔn)方法，如基于像素級、基于特征點級、基于區(qū)域級等方法，并分析各種方法的優(yōu)缺點及適用范圍。3.紅外圖像與可見光圖像的融合方法研究通過圖像融合算法將紅外圖像與可見光圖像融合起來，并分析各種圖像融合算法的優(yōu)缺點及適用范圍。其中包括基于局部性質(zhì)的融合方法、基于全局性質(zhì)的融合方法以及基于深度學(xué)習(xí)的融合方法等。4.紅外與可見光圖像融合的應(yīng)用研究將研究所得的紅外與可見光圖像配準(zhǔn)及融合技術(shù)應(yīng)用于實際場景中，如夜間目標(biāo)識別、高空無人機遙感圖像處理等，評估技術(shù)的有效性和應(yīng)用效果。本研究將采用實驗分析和理論分析相結(jié)合的方法，通過對現(xiàn)有方法的比較分析和改進，逐步深入研究實現(xiàn)紅外與可見光圖像配準(zhǔn)及融合的技術(shù)。四、擬達到的預(yù)期目標(biāo)通過本研究，達到如下預(yù)期目標(biāo)：1.分析紅外圖像與可見光圖像的相關(guān)性，確定有效的配準(zhǔn)方法；2.探究適用于紅外圖像與可見光圖像融合的各種算法，并比較不同算法的優(yōu)缺點；3.將研究所得的技術(shù)應(yīng)用于實際場景中，如夜間目標(biāo)識別等，評估技術(shù)的有效性和應(yīng)用效果。五、研究的創(chuàng)新性本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：1.通過分析紅外圖像與可見光圖像的相關(guān)性，探究有效的配準(zhǔn)方法；2.探究適用于紅外圖像與可見光圖像融合的各種算法，并比較不同算法的優(yōu)缺點，適用范圍等；3.對已有的方法進行改進和優(yōu)化，提高技術(shù)的實用性和提取特征的準(zhǔn)確率。六、參考文獻[1]王換,紅外與可見光圖像融合技術(shù)研究,電子技術(shù)與軟件工程,2020(5):180–184.[2]LiS，GraylMB，SwaminathanR，etal.Fusionofthermalandvisibleimageryforpedestriandetectionusingdeepconvolutionneuralnetworks[C]//201815thIEEEInternationalConferenceonAdvancedVideoandSignalBasedSurveillance(AVSS).IEEE,2018:1-6.[3]RajnavolgyiG，AlmasiZ，SzirányiT．Fastinfraredandvisibleimagefusionusingguidedfilteringwithcorrelatedsources[J]．PatternRecognition,2019,93: