微光与红外图像融合算法研究与系统设计的开题报告

微光与红外图像融合算法研究与系统设计的开题报告一、研究背景与意义红外和微光成像技术在军事、安防等领域具有重要应用价值。红外成像技术能够感知目标物体的热像信息，可在夜间或在黑暗环境下实现目标物体的检测和跟踪。而微光成像技术则可以增强景物低亮度及较暗场景的图像亮度，较红外成像技术更好的保留目标物体的形态特征、轮廓等方面的信息。因此，红外与微光成像技术的融合可以实现更全面、更准确的目标物体检测和识别。目前，红外与微光图像融合技术已成为目标物体检测与追踪的重要研究领域。对于整合两种图像信息的融合算法，科学家们已经提出了许多种方法，如加权平均融合、基于小波变换的融合、基于多分辨率分析的融合等。然而，不同的融合算法可能对不同类型的目标物体产生不同的效果，因此如何确定最佳的融合算法仍然是一个难点问题。本研究旨在探究红外与微光图像融合算法的设计原理及其优化方法，设计并实现一套基于红外与微光图像融合的目标物体检测系统，提升目标物体检测及识别的精度和效率。二、研究内容1.红外与微光图像融合算法研究（1）研究和分析红外和微光成像技术的工作原理及其图像特点；（2）深入探讨常见的红外与微光图像融合算法，分析其优缺点，确定最适合的融合算法；（3）提出图像融合优化算法，增强目标物体的轮廓、形态等信息，提升检测和识别精度。2.红外与微光图像融合目标物体检测系统设计（1）设计目标物体检测系统的整体架构；（2）设计基于红外与微光图像融合的目标物体检测算法；（3）实现图像处理、目标物体检测识别等功能模块，并进行集成测试。三、研究方法1.理论研究：通过学习和分析相关文献和资料，研究各种红外与微光图像融合算法及其优化方法，确定最适合的融合算法方案。2.实验研究：通过红外与微光图像融合目标物体检测系统的实验设计，使用多组实验数据进行实验验证，并针对优化算法部分开展深入研究。四、研究计划第一年：第一阶段（1个月）：调研阅读相关文献资料，确定研究方向和目标；第二阶段（2个月）：研究红外与微光成像技术的原理及其图像特点；第三阶段（3个月）：研究和探讨红外与微光图像融合算法，确定最适合的融合算法；第四阶段（3个月）：设计和实现图像融合算法，并进行初步的实验验证。第二年：第五阶段（1个月）：分析算法优化的研究思路和方法；第六阶段（3个月）：通过调整算法参数等方式，提出算法优化的方案；第七阶段（3个月）：实现并验证算法优化对检测和识别精度的影响；第八阶段（2个月）：对算法及系统进行综合测试和评估。第三年：第九阶段（2个月）：进行系统升级和改进；第十阶段（2个月）：对系统进行性能和效果评价；第十一阶段（2个月）：论文撰写和完成论文的课程设计。五、研究成果1.提出一种更适合的红外与微光图像融合算法，并实现算法优化；2.实现一套基于红外与微光图像融合的目标物体检测系统；3.针对实验数据进行实验验证，评估算法及系统的检测和识别效果；4.完成一篇论文及其课程设计。六、参考文献[1]刘艳玲.核技术应用于微光成像的分析[J].中国核科技,2018,31(11):120-122+127.[2]张鑫,姚伟达.基于多尺度分析的红外与微光图像融合算法[J].中国惯性技术学报,2016,24(2):216-222.[3]郭海滨,周晓亭,陈敬,等.双波段微光与红外图像融合研究[J].光学精密工程,2015,23(5):1328-1335+1366.[4]李华军,欧阳彬,杨晶晶.基于小波变换的微光与红外图像融合[J].计算机工程,2015,41(