毫米波和红外复合成像关键技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 毫米波和红外复合成像的意义 | 第7-8页 |
| 1.2 毫米波和红外复合的研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 毫米波辐射成像的研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 红外热成像的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 复合成像系统的研究现状 | 第11页 |
| 1.3 本文的文章结构 | 第11-13页 |
| 2 毫米波和红外复合成像理论与成像系统 | 第13-29页 |
| 2.1 毫米波和红外成像原理 | 第13-22页 |
| 2.1.1 黑体辐射基本原理 | 第13-16页 |
| 2.1.2 毫米波辐射成像模型 | 第16-19页 |
| 2.1.3 红外热成像模型 | 第19-22页 |
| 2.2 毫米波辐射成像系统 | 第22-26页 |
| 2.2.1 用于锥扫的直检式毫米波辐射计 | 第22-24页 |
| 2.2.2 二维扫描机构 | 第24-26页 |
| 2.3 红外热成像系统 | 第26-27页 |
| 2.4 毫米波和红外复合成像系统 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 毫米波和红外图像恢复及预处理方法 | 第29-41页 |
| 3.1 毫米波图像恢复 | 第29-31页 |
| 3.1.1 毫米波图像退化分析 | 第29-30页 |
| 3.1.2 基于维纳滤波法的毫米波图像恢复算法 | 第30-31页 |
| 3.2 毫米波和红外图像的畸变校正 | 第31-35页 |
| 3.2.1 毫米波图像畸变产生的原因 | 第31-33页 |
| 3.2.2 非线性失真的校正方法 | 第33-34页 |
| 3.2.3 红外图像的畸变和校正方法 | 第34-35页 |
| 3.3 毫米波和红外图像增强处理 | 第35-38页 |
| 3.3.1 图像直方图均衡化 | 第35-37页 |
| 3.3.2 图像降噪 | 第37-38页 |
| 3.4 图像配准 | 第38-40页 |
| 3.4.1 基于Otsu区域分割算法的图像配准 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 毫米波和红外图像融合算法研究 | 第41-63页 |
| 4.1 图像融合的层次分类 | 第41-42页 |
| 4.2 典型的毫米波和红外图像融合算法 | 第42-45页 |
| 4.2.1 拉普拉斯金字塔分解 | 第43-44页 |
| 4.2.2 比率低通金字塔分解 | 第44-45页 |
| 4.2.3 梯度金字塔分解 | 第45页 |
| 4.3 图像融合算法的性能比较 | 第45-49页 |
| 4.3.1 图像融合的评价方法 | 第45-47页 |
| 4.3.2 实验设计和结果分析 | 第47-49页 |
| 4.4 基于小波变换的图像融合算法 | 第49-54页 |
| 4.4.1 小波变换原理 | 第49-51页 |
| 4.4.2 融合规则及算法实现 | 第51-54页 |
| 4.5 基于冗余小波的毫米波和红外成图像融合算法 | 第54-58页 |
| 4.5.1 冗余小波变换原理 | 第54-55页 |
| 4.5.2 冗余小波变换算法的实现 | 第55-58页 |
| 4.6 实验设计和性能比较 | 第58-62页 |
| 4.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 总结和展望 | 第63-65页 |
| 5.1 本文总结 | 第63-64页 |
| 5.2 本文展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
