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红外图像拼接技术研究汇报人：2024-01-19

引言红外图像预处理红外图像配准技术红外图像融合技术实验结果与分析结论与展望

引言01

红外成像技术01红外成像技术是一种通过捕捉物体红外辐射信息来生成图像的技术，具有抗干扰能力强、作用距离远、可昼夜工作等优点。红外图像拼接需求02在实际应用中，由于红外成像设备的视场有限，获取的场景图像往往不能完全覆盖目标区域，因此需要将多幅有重叠部分的红外图像拼接起来，形成一幅大视场、高分辨率的全景图像。研究意义03红外图像拼接技术的研究对于提升红外成像系统的性能、拓展其应用领域具有重要意义，如军事侦察、安全监控、无人机导航、医学诊断等。研究背景与意义

VS目前，国内外学者在红外图像拼接技术方面已经开展了大量研究工作，提出了多种拼接算法，如基于特征点的拼接、基于区域的拼接、基于深度学习的拼接等。这些算法在不同程度上实现了红外图像的自动拼接，但在处理速度、拼接精度、鲁棒性等方面仍存在一些问题。发展趋势随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，红外图像拼接技术将呈现以下发展趋势：一是实现实时、高精度的自动拼接；二是提高拼接算法的鲁棒性和适应性，以应对复杂场景和动态目标的挑战；三是结合深度学习等先进技术，提升拼接效果和智能化水平。国内外研究现状国内外研究现状及发展趋势

本文旨在研究红外图像拼接技术的相关算法和实现方法，包括图像预处理、特征提取与匹配、变换模型估计与图像重采样等关键步骤。同时，针对现有算法存在的问题和不足，提出相应的改进和优化措施。通过深入研究红外图像拼接技术，提高拼接算法的精度、速度和鲁棒性，为实际应用提供可靠的技术支持。同时，通过对比分析不同算法的性能和特点，为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。本文采用理论分析、算法设计和实验验证相结合的研究方法。首先，对红外图像拼接技术的相关理论和方法进行深入研究和分析；其次，设计并实现多种红外图像拼接算法，并进行对比实验和分析；最后，将所提算法应用于实际场景中，验证其有效性和实用性。研究内容研究目的研究方法研究内容、目的和方法

红外图像预处理02

红外图像通常分辨率较低，细节信息相对较少。分辨率低对比度差噪声干扰由于红外辐射的特性，红外图像往往对比度较差，目标与背景的区分度不高。红外图像在获取过程中容易受到各种噪声的干扰，如热噪声、散粒噪声等。030201红外图像特点分析

123采用均值滤波、中值滤波等空间域滤波方法，可以有效去除红外图像中的随机噪声。空间域滤波通过傅里叶变换将图像转换到频域，采用低通滤波器去除高频噪声，再逆变换回空间域。频域滤波利用小波变换的多分辨率特性，在不同尺度上分离噪声和信号，实现红外图像的去噪。小波变换去噪图像去噪方法研究

通过拉伸像素灰度值的动态范围，增强图像的对比度，使目标与背景更容易区分。直方图均衡化采用线性或非线性变换，扩展图像灰度级的动态范围，提高图像的对比度。对比度拉伸利用边缘检测算子（如Sobel、Canny等）提取图像边缘信息，增强红外图像的边缘特征。边缘增强图像增强算法设计

红外图像配准技术03

03特征描述方法对提取的特征进行描述，包括形状、纹理、颜色等信息，以便后续匹配。01基于点特征的提取方法利用角点、边缘等局部特征进行特征提取，如SIFT、SURF等算法。02基于区域特征的提取方法通过图像分割、区域生长等技术提取区域特征，如MSER、EBR等算法。特征提取与描述方法研究

暴力匹配策略对每一对特征进行相似度计算，选择相似度最高的匹配对。最近邻匹配策略对于每个特征，在其邻域内寻找最近邻特征作为匹配对。基于RANSAC的匹配策略利用RANSAC算法剔除误匹配对，提高匹配精度。特征匹配策略设计

刚体变换模型适用于图像间仅存在旋转和平移的情况，参数包括旋转角度和平移量。仿射变换模型适用于图像间存在旋转、平移和缩放的情况，参数包括旋转角度、平移量、缩放因子。透视变换模型适用于图像间存在更复杂的几何形变的情况，参数包括8个自由度，可通过四点定位等方法进行估计。变换模型选择与参数估计

红外图像融合技术04

基于多分辨率分析的融合方法利用多分辨率分析技术，如小波变换、拉普拉斯金字塔等，对红外图像进行分解和重构，实现不同分辨率下的图像融合。基于神经网络的融合方法通过训练神经网络模型，学习红外图像的特征表示和融合规则，实现自适应的图像融合。基于加权平均的融合方法通过对红外图像序列进行加权平均处理，实现图像的像素级融合，提高图像的信噪比。像素级融合方法研究

特征级融合算法设计利用显著性检测技术，识别红外图像中的显著区域，并进行有针对性的特征提取和融合，提高融合效果。基于显著性检测的融合算法利用特征提取技术，如SIFT、SURF等，提取红外图像中的关键特征点，并进行匹配和融合，实现图像的特征级融合。基于特征提取的融合算