多傳感器圖像拼接、融合與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著傳感器技術(shù)的迅猛發(fā)展，越來(lái)越多用于完成不同功能的傳感器被應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域中，傳統(tǒng)的單一傳感器模式逐漸發(fā)展為多傳感器模式。由于不同傳感器獲取的多源數(shù)據(jù)具有互補(bǔ)性和冗余性，因此多傳感器模式可以提供更加全面、豐富、可靠的目標(biāo)觀測(cè)信息。本文針對(duì)多傳感器數(shù)據(jù)拼接、配準(zhǔn)以及融合算法進(jìn)行了研究，主要研究工作和研究成果包括如下幾個(gè)方面:
　　(1)本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于可見(jiàn)光、紅外以及高光譜圖像的拼接與融合系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包含相同傳感器子圖像低重

2、合率拼接、不同傳感器圖像間高精度配準(zhǔn)與融合，以及其它輔助功能。
　　(2)針對(duì)相同傳感器子圖像規(guī)格為4×4，相鄰兩幅圖像之間的重合率小于2％的需求，提出了一種快速的隨機(jī)取點(diǎn)等距離匹配圖像拼接算法。該算法在相鄰兩幅圖像之間以相同步長(zhǎng)移動(dòng)比較區(qū)域，同時(shí)在比較區(qū)域中采取隨機(jī)取點(diǎn)的方式，計(jì)算對(duì)應(yīng)點(diǎn)的色彩差值并累加，若達(dá)到一定的閾值則停止計(jì)算。在移動(dòng)比較過(guò)程中計(jì)算次數(shù)最多的比較區(qū)域中心位置即為最佳匹配位置。同時(shí)還在拼接系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了一種模板拼

3、接算法，作為備用算法。
　　(3)針對(duì)紅外與可見(jiàn)光圖像間的配準(zhǔn)，采用基于SIFT特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)算法;對(duì)于紅外與高光譜數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)，提出了一種基于Harris角點(diǎn)與Hausdorff距離的配準(zhǔn)算法。通過(guò)實(shí)際圖像驗(yàn)證，系統(tǒng)能夠很好地完成這兩種圖像配準(zhǔn)任務(wù)。
　　(4)在分析可見(jiàn)光、紅外、高光譜通道圖像特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，對(duì)相關(guān)算法進(jìn)行改進(jìn)，然后進(jìn)行多傳感器圖像融合。對(duì)于變分PDE方法，采用基于梯度下降流的變分模型，并進(jìn)行融合實(shí)驗(yàn);對(duì)于