利用虚拟场景预测的传感器图像配准方法研究

论文摘要

图像配准是指将不同时间、不同视角、不同设备获得的两幅或更多图像重叠复合的过程,它在几何上对齐两幅图像——参考图像和输入图像。本文基于传感器仿真视效被广泛应用于飞行员或无人机战术训练的应用背景,并且根据获得的仿真图像在任务执行时作为快速准确配准融合实时图像的参考图像,针对传统多源图像配准方法无法在特征提取过程中获得鲁棒的相似特征,以及无法利用同源图像才有的相关灰度信息,结合具有孔径级别真实度的传感器仿真手段,提出了一种利用虚拟场景预测的传感器图像配准方法。它在具有更高细节水平的虚拟场景上,运用基于SensorVision红外视效仿真引擎仿真机理构建的红外图像仿真模型预测红外图像,并在图像配准过程中充分利用其在特征甚至灰度上与输入图像的相关性,来匹配输入图像相关特征或灰度,并最终配准输入图像。本文主要完成了以下几个方面的工作:1、归纳了传统的图像配准方法和基本步骤,提炼出了各类方法的特点,总结了这些方法的优缺点;并根据这些优缺点,提出了利用虚拟场景预测的传感器图像配准方法;2、基于SensorVision红外视效仿真引擎构建了红外图像仿真模型,该模型提高了仿真过程的可控性以及仿真效果的真实性,并提出了适用于大温度波动的细节区域三维场景建模方法;3、分析了红外图像之间在特征、灰度等方面的相关性,对红外图像之间匹配方法做了简单研究,并运用长边缘相关匹配了仿真红外图像和红外图像;4、运用虚拟场景预测的方法对典型可见光与红外图像做了配准实验,并与传统方法进行了对比分析。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 应用背景
• 1.1.2 理论依据
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 图像配准的研究现状
• 1.2.2 传感器图像仿真的研究现状
• 1.3 论文主要工作
• 1.4 论文组织结构
• 第二章 图像配准理论与虚拟场景预测方法概述
• 2.1 传感器图像配准理论
• 2.2 利用虚拟场景预测的传感器图像配准方法研究
• 2.2.1 利用虚拟场景预测传感器图像配准方法的概念
• 2.2.2 方法的基本步骤以及与传统传感器图像配准方法的对比
• 第三章 虚拟场景建模及红外传感器图像仿真
• 3.1 SensorVision 红外视效仿真
• 3.1.1 SensorVision 简介
• 3.1.2 SensorVision 红外辐射能模型
• 3.1.3 基于SensorVision 红外图像的辐射能近似计算
• 3.1.4 SensorVision 用于红外图像仿真待改进的问题
• 3.2 基于SensorVision 引擎仿真机理的改进仿真方法研究
• 3.2.1 改进仿真方法机理建模
• 3.2.2 适应于大温度波动的细节区域三维场景建模
• 3.2.3 基于混合模式的纹理材料分类
• 第四章 利用虚拟场景预测的仿真红外与真实红外图像匹配
• 4.1 红外图像匹配方法研究
• 4.2 基于长边缘相关的仿真红外与真实红外图像匹配
• 4.2.1 Canny 准则对仿红外与红外图像的长边缘提取
• 4.2.2 长边缘改进Freeman 编码与相关
• 4.2.3 一致性边缘检测与图像匹配
• 第五章 传感器图像配准实验与分析
• 5.1 引言
• 5.2 利用参考图像（可见光图像）仿真红外图像
• 5.2.1 三维地形生成
• 5.2.2 纹理材料分类
• 5.2.3 大气光谱辐射能传输计算
• 5.2.4 红外图像仿真
• 5.3 基于长边缘相关的红外仿真图像与红外图像配准
• 5.3.1 基于Canny 准则的长边缘提取
• 5.3.2 长边缘改进Freeman 编码与图像匹配
• 5.3.3 模型估计与图像配准
• 5.4 实验结果分析
• 第六章 总结与展望
• 6.1 论文工作总结
• 6.2 今后工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果