多尺度特征提取与融合的红外图像增强算法.docx

多尺度特征提取与融合的红外图像增强算法

目录

多尺度特征提取与融合的红外图像增强算法（1）．．．．．．．．．．．．．．．．4

一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、相关理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1红外图像基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2多尺度分析技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3特征提取与融合方法综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

三、算法设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1系统总体框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2多尺度特征提取策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2.1小波变换在特征提取中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2.2深度学习方法用于特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3特征融合机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3.1基于加权平均的特征融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3.2利用卷积神经网络进行特征融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.4图像增强处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

四、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1实验数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3对比实验与结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

五、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.1主要研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.2研究不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.3未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

多尺度特征提取与融合的红外图像增强算法（2）．．．．．．．．．．．．．．．23

一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

论文研究目的与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

二、红外图像基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

红外图像概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

红外图像特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

红外图像应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

三、多尺度特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

特征提取概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

多尺度空间理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

多尺度特征提取方法．．．．．．．．．．