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全面研究了不同夜视图像间具体的彩色融合结构.对于微光与红外图像:在MIT未公开具体技术信息的情况下,解析了MIT结构,并将生物视觉模型用于MIT结构,提出了性能有所改善的仿MIT法;提出了一种算法非常简单的线性组合结构;提出了将基于生物视觉模型的非线性增强与线性组合结构联合起来的混合结构;根据常见的微光图像对比度低,红外图像目标小的情况,提出补偿微光图像低对比度、补偿小目标红外图像的两种融合结构;提出了BIT结构,BIT结构节省一次非线性增强,而且融合图像的对比度优于MIT结构.彩色融合效果方面,MIT结构最好,仿MIT法与混合结构次之,线性组合法较差,但还是远远优于直接映射法.对于不同夜视图像间的组合,提出了不同的融合结构:微光与中、长波红外的三波段融合,提出了BIT彩色夜视结构;三波段多光谱微光的融合,提出了BIT三波段彩色微光结构;双波段多光谱微光的融合,提出了BIT双波段彩色微光结构;双波段红外的融合,提出了BIT双波段彩色红外结构.该文首次将符合增强反差、突出边缘和压缩动态范围的生物视觉模型引入彩色夜视图像的增强与融合,详细分析了生物视觉模型对图像增强和图像融合的机理,提出了生物视觉模型中各个参数的取值范围.首次以符合人眼视觉为目的,以生物视觉模型为基础,研究提出了微光/热红外图像,多光谱微光图像,微光图像/中波/长波热图像,双波段热红外图像的彩色夜视图像融合结构.与国外研究者的相比,所提出的融合结构具有结构简单,易实时实现,且彩色图像的视觉自然性更佳、细节增强更明显.根据彩色微光夜视实验系统研制所采用的硬件系统条件,采用彩色夜视图像融合算法中的线性组合法,实现了彩色微光夜视图像的实时融合,证明了算法的可行性,也为彩色微光夜视系统的进一步研究奠定了基础.