基于顯著性區(qū)域分割的紅外與可見光圖像融合方法的開題報告一、研究背景與意義紅外與可見光圖像融合在軍事、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的圖像融合方法通常采用簡單的加權(quán)平均、最大值、小波變換等方式，但是這些方法無法處理不同傳感器的特性差異，難以取得理想的融合效果。為此，針對這一問題，研究學(xué)者提出了基于顯著性區(qū)域分割的紅外與可見光圖像融合方法，該方法專門針對不同傳感器的特性差異，通過對圖像進(jìn)行顯著性區(qū)域分割，實現(xiàn)對不同區(qū)域的加權(quán)融合，從而提高融合效果。二、研究現(xiàn)狀及存在問題目前，關(guān)于基于顯著性區(qū)域分割的紅外與可見光圖像融合方法方面已經(jīng)有了一定的研究，研究學(xué)者通過對不同傳感器的特性進(jìn)行分析，提出了不同的顯著性區(qū)域分割算法，如Saliency-WeightedHistogram(SWH)算法、多尺度低級特征融合算法等。然而，當(dāng)前的基于顯著性區(qū)域分割的紅外與可見光圖像融合方法還面臨一些問題：1.顯著性區(qū)域分割算法在實際處理時會受到目標(biāo)形狀、大小、紋理等因素的影響，導(dǎo)致分割效果不理想；2.多個顯著性區(qū)域的加權(quán)融合算法目前還缺乏有效的權(quán)重計算方法；3.當(dāng)前的紅外與可見光圖像融合方法主要集中在兩個視角的融合上，對于多個視角的融合方法還需要進(jìn)一步研究。三、研究內(nèi)容與目標(biāo)本文旨在針對上述問題，提出一種基于顯著性區(qū)域分割的紅外與可見光圖像融合方法，解決不同視角、目標(biāo)形狀、大小、紋理等因素的影響，從而實現(xiàn)更為準(zhǔn)確的融合結(jié)果。具體研究內(nèi)容和目標(biāo)如下：1.提出一種基于多尺度顯著性區(qū)域分割算法，解決傳統(tǒng)算法的不足，提高顯著性區(qū)域分割的準(zhǔn)確性；2.設(shè)計一種有效的權(quán)重計算方法，對多個顯著性區(qū)域進(jìn)行加權(quán)融合，提高融合效果；3.拓展紅外與可見光圖像融合的視角，探索多視角的融合方法，為實際應(yīng)用提供更多的選擇；4.對新方法進(jìn)行實驗驗證并與現(xiàn)有方法進(jìn)行對比分析，驗證提出方法的有效性和可行性。四、研究方法和技術(shù)路線1.文獻(xiàn)調(diào)研，對基于顯著性區(qū)域分割的紅外與可見光圖像融合方法進(jìn)行系統(tǒng)性的梳理和整理；2.基于多尺度的顯著性區(qū)域分割算法的研究，實現(xiàn)對不同目標(biāo)形狀、大小、紋理等因素的影響下，顯著性區(qū)域分割的準(zhǔn)確性提高；3.提出一種有效的權(quán)重計算方法，對多個顯著性區(qū)域進(jìn)行加權(quán)融合；4.拓展多視角的紅外與可見光圖像融合方法，為實際需求提供更多的選擇；5.對提出的方法進(jìn)行實驗驗證并與現(xiàn)有方法進(jìn)行對比分析，以驗證方法的有效性和可行性。五、研究計劃與進(jìn)度安排具體的研究計劃和進(jìn)度安排如下：1.第一階段（1個月）：文獻(xiàn)調(diào)研，了解基于顯著性區(qū)域分割的紅外與可見光圖像融合方法的研究現(xiàn)狀和存在問題；2.第二階段（2個月）：研究多尺度的顯著性區(qū)域分割算法，并進(jìn)行算法實現(xiàn)和實驗驗證；3.第三階段（2個月）：設(shè)計有效的權(quán)重計算方法，實現(xiàn)對多個顯著性區(qū)域的加權(quán)融合；4.第四階段（2個月）：拓展多視角的紅外與可見光圖像融合方法，并進(jìn)行實現(xiàn)和實驗驗證；5.第五階段（1個月）：對新方法進(jìn)行實驗驗證并與現(xiàn)有方法進(jìn)行對比分析，驗證提出方法的有效性和可行性。六、預(yù)期成果與意義通過本文的研究，預(yù)計能夠提出一種基于顯著性區(qū)域分割的紅外與可見光圖像融合方