紅外熱圖像拼接技術(shù)的研究與應(yīng)用.pdf

1、紅外圖像反映了物體之間的溫度差異分布，所以紅外監(jiān)測技術(shù)具有遠距離不接觸和不受惡劣環(huán)境影響的特點，在軍事目標(biāo)探測與預(yù)警、電力設(shè)備在線監(jiān)測和工業(yè)檢測等范圍都得到了較為廣泛的應(yīng)用。但紅外熱像儀大多數(shù)成像范圍窄且分辨率不高，一張圖像往往很難顯示較大目標(biāo)物體的全部樣貌，給后續(xù)的圖像分析和被測目標(biāo)的溫度趨勢判斷帶來了不便，而圖像拼接技術(shù)為其提供了一個較為合適的解決方案。
　　論文首先對紅外熱像的拼接技術(shù)進行了研究，著重研究了紅外熱像的特征點提

2、取與圖像配準(zhǔn)，在此基礎(chǔ)上提出了相應(yīng)的改進算法。并設(shè)計了與之配套的紅外熱像采集與拼接系統(tǒng)，通過實驗驗證了其實用性與可靠性。
　　在圖像預(yù)處理的研究中，論文首先分析了紅外成像原理，對紅外圖像的去噪和增強技術(shù)進行了研究，并在此基礎(chǔ)上對紅外圖像進行仿真實驗與結(jié)果分析。
　　在圖像配準(zhǔn)的研究中，論文首先對三大配準(zhǔn)方式進行了介紹與仿真說明，研究確定了在論文中使用基于特征的圖像配準(zhǔn)方案;在特征點的提取中，對經(jīng)典的角點提取算法和局部不變特征

3、提取算法進行了深入的研究，進行了編程實驗仿真與結(jié)果分析，并提出了一種改進的多尺度空間的特征點提取方式，通過編程實驗驗證了其可行性;在圖像的特征匹配中，對待匹配圖像之間的粗匹配和結(jié)合改進的RANSAC算法的特征點的提純方法進行研究，并用編程實驗驗證了其可行性。
　　在圖像融合的研究中，論文對基本的融合方式進行了介紹，來完成圖像拼接的最后一步，并進行編程實驗生成兩幅圖的拼接圖。
　　在軟件系統(tǒng)的設(shè)計中，論文根據(jù)之前對算法的研究成