紅外與可見光圖像配準(zhǔn)及融合技術(shù)的研究的開題報(bào)告

紅外與可見光圖像配準(zhǔn)及融合技術(shù)的研究的開題報(bào)告開題報(bào)告一、選題背景和意義紅外圖像與可見光圖像是兩種不同波段的圖像，紅外圖像可以穿透一定厚度的煙霧、霧霾等天氣，可見光圖像則受到天氣、光線等因素的影響較大。因此，兩種圖像可以互相補(bǔ)充，實(shí)現(xiàn)更好的目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和追蹤等應(yīng)用。在多傳感器信息融合中，紅外與可見光圖像的配準(zhǔn)和融合技術(shù)被廣泛應(yīng)用。紅外與可見光圖像配準(zhǔn)是指將兩種不同波段的圖像進(jìn)行對(duì)齊，使它們?cè)诳臻g位置和尺度上一致；紅外與可見光圖像融合是通過圖像處理方法將兩張圖像融合成一張具有更多信息和更好可視化效果的圖像。這些技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到軍事、安防、航空航天、醫(yī)療等領(lǐng)域。二、研究目標(biāo)和內(nèi)容本研究旨在通過紅外與可見光圖像配準(zhǔn)和融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和追蹤等應(yīng)用。研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:1.探究紅外與可見光圖像配準(zhǔn)和融合的基本原理和方法。2.研究紅外與可見光圖像配準(zhǔn)和融合的實(shí)現(xiàn)算法，包括兩幅圖像灰度值交叉匹配、基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)、基于區(qū)域的配準(zhǔn)等方法。3.構(gòu)建紅外和可見光圖像融合模型，探究融合模型對(duì)于不同場(chǎng)景、光線等因素的適應(yīng)性。4.對(duì)比評(píng)估不同配準(zhǔn)和融合方法的效果，驗(yàn)證算法的性能和精度。5.應(yīng)用紅外與可見光圖像配準(zhǔn)與融合算法到目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和追蹤等領(lǐng)域中，分析算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用性。三、擬解決的問題本研究擬解決的問題有以下幾個(gè)方面:1.如何實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的紅外與可見光圖像配準(zhǔn)和融合技術(shù)？2.如何提高紅外和可見光圖像融合后圖像的質(zhì)量和信息量？3.如何根據(jù)紅外和可見光圖像的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景選擇合適的配準(zhǔn)和融合方法？四、研究方法本研究采用理論計(jì)算、數(shù)值仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的方法：1.對(duì)紅外與可見光圖像等基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)與總結(jié)，確定研究方向及搭建研究平臺(tái)。2.進(jìn)一步研究圖像配準(zhǔn)和融合技術(shù)的基本原理與算法，對(duì)配準(zhǔn)算法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。3.實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)和融合算法，利用MATLAB等圖像處理軟件對(duì)配準(zhǔn)和融合的圖像進(jìn)行算法驗(yàn)證。4.應(yīng)用配準(zhǔn)與融合算法到目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和追蹤等領(lǐng)域中，并進(jìn)行算法優(yōu)化。5.對(duì)算法的性能和精度進(jìn)行分析，評(píng)估配準(zhǔn)和融合效果。五、預(yù)期成果1.掌握紅外與可見光圖像配準(zhǔn)和融合的基本原理、算法和技術(shù)。2.設(shè)計(jì)出高效準(zhǔn)確的紅外與可見光圖像配準(zhǔn)和融合算法，并對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化。3.構(gòu)建出紅外與可見光圖像融合模型，實(shí)現(xiàn)高品質(zhì)圖像融合。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證紅外與可見光圖像配準(zhǔn)和融合的效果，評(píng)估算法的性能和精度。5.應(yīng)用紅外與可見光圖像配準(zhǔn)和融合技術(shù)到各個(gè)領(lǐng)域中，解決復(fù)雜問題，提高社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。六、進(jìn)度安排1.第一階段（2021.12-2022.02）：熟悉紅外、可見光圖像配準(zhǔn)、融合方面基礎(chǔ)知識(shí)；學(xué)習(xí)相關(guān)算法；完善研究方案，并搭建研究平臺(tái)。2.第二階段（2022.03-2022.05）：進(jìn)一步研究配準(zhǔn)和融合算法，對(duì)配準(zhǔn)算法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化；實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)和融合算法，并對(duì)配準(zhǔn)和融合的圖像進(jìn)行算法驗(yàn)證。3.第三階段（2022.06-2022.08）：應(yīng)用配準(zhǔn)與融合算法到目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和追蹤等領(lǐng)域中，并進(jìn)行算法優(yōu)化；對(duì)算法的性能和精度進(jìn)行分析，評(píng)估配準(zhǔn)和融合效果。4.第四階段（2022.09-2022.11）：完善實(shí)驗(yàn)方案并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并進(jìn)行算法優(yōu)化和改進(jìn)。5.第五階段（2022.12-2023.01）：撰寫研究論文，并進(jìn)行答辯。七、預(yù)算及參考文獻(xiàn)預(yù)算：總預(yù)算5000元，主要用于實(shí)驗(yàn)所需硬件、軟件、材料及論文發(fā)表費(fèi)用等。參考文獻(xiàn)：[1]趙云.紅外/可見光圖像的散斑噪聲配準(zhǔn)算法的研究[J].紅外與激光工程,2005,34(3):236-238.[2]李新建,趙穎軍,蔣海全,etal.基于小波變換和SIFT特征點(diǎn)的紅外/可見光圖像融合[J].兵器學(xué)報(bào),2017,38(6):17-23.[3]劉世煜,陸定一.基于SIFT算子的紅外圖像和可見光圖像融合技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2016,33(3):811-814.[4]王瑞,丁鐵,王哲明,等.基于紅外和可見光圖像的目標(biāo)檢測(cè)綜述