极化被动毫米波图像后处理技术

摘要

不同目标的毫米波辐射极化特征差异对被动毫米波成像技术中的目标检测、目标识别具有重要意义。本文以极化被动毫米波图像为研究对象，对相关的后处理技术进行研究。 首先，基于目标毫米波极化辐射特征差异，提出了一种基于双尺度分解的极化被动毫米波图像融合算法，结合视觉显著性设计了融合规则，同时进行了图像融合实验，并从主观和客观两方面评价了图像融合性能。 其次，改进了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的极化被动毫米波图像融合算法。该算法结合极化图像特点，设计了一种显著图检测方法，实现了图像融合规则的改进。融合实验结果与其它多尺度变换融合算法比较，本算法效果更优。 最后，针对单一灰度图像表现极化信息的不足，研究了一种被动毫米波图像的极化信息显示方法。对极化被动毫米波图像分别通过阈值分割、线性缩放等方式转换到HSV颜色空间，进而生成伪彩色图像。通过对阈值分割的改进，研究了基于蝙蝠算法的极化信息显示技术，实现了对图像的自适应多阈值分割，并验证了改进算法的效果。此外，为了使极化被动毫米波图像能够拥有真实场景的色彩信息，对基于颜色迁移的极化信息伪彩色化算法展开研究，针对细节丢失的不足，改进了颜色迁移算法。

目录

摘要

1绪论

1．1课题研究背景和意义

1．2国内外研究现状概述

1．3本文主要研究内容

2基于双尺度分解的极化被动毫米波图像融合算法研究

2．1毫米波辐射能量的极化特征

2．1．1斯托克斯参数

2．1．2菲涅耳方程

2．1．3极化辐射温度模型

2．2基于双尺度分解的极化被动毫米波图像融合算法

2．2．1均值滤波的原理

2．2．2基础层和细节层

2．2．3融合算法的实现

2．3图像融合规则

2．3．1视觉显著性分析

2．3．2基础层融合规则

2．3．3细节层融合规则

2．3．4图像的评价标准

2．4实验结果与分析

2．5本章小结

3基于NSCT的极化被动毫米波图像融合算法研究

3．1图像的多尺度变换

3．1．1金字塔变换

3．1．2小波变换

3．1．3轮廓波变换

3．2非下采样轮廓波变换

3．2．1非下采样金字塔结构

3．2．2非下采样方向滤波器组

3．3基于NSCT的极化被动毫米波图像融合算法

3．3．1融合算法实现

3．3．2低频融合规则

3．3．3高频融合规则

3．3．4实验结果与分析

3．4本章小结

4被动毫米波图像极化信息显示技术研究

4．1极化信息显示方法

4．1．1颜色空间

4．1．2算法实现

4．1．3实验结果与分析

4．2 BA算法原理

4．2．1 BA的全局搜索

4．2．2 BA的局部搜索

4．3基于BA算法的极化信息显示方法

4．3．1最大类间方差法

4．3．2参数性能的分析

4．3．3目标函数的设定

4．3．4实验结果与分析

4．4基于颜色迁移的极化信息伪彩色算法

4．4．1颜色迁移算法原理

4．4．2伪彩色化算法实现

4．4．3实验结果与分析

4．5本章小结

5总结与展望

5．1总结

5．2展望

致谢

参考文献

附录