【论文+程序】红外图像景物深度估计

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编号:20171012091606836    类型:共享资源    大小:7.98MB    格式:RAR    上传时间:2017-10-12
  
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论文 程序 红外 图像 图象 景物 深度 估计 估量
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摘要

当前,红外图像大多没有色彩和阴影,其实质是温差图谱,呈现的是物体上的温度分度,与可见光下所产生的图像不同。对于人眼而言,这种图像的分辨率比较低,其视觉效果不佳,缺乏空间立体感,但人类需要通过图像的空间立体感来对场景进行理解和分析,才能在其中辨别图像景物的空间关系。从图像的深度估计即是从图像中获取深度距离信息,就是通过景物的二维图像来恢复出其三维信息,本质上讲这是一个深度感知的问题,在计算机立体视觉领域中也是一个重要问题。本文中,我们研究红外技术的发展历史,并且探索红外技术在国内外的发展使用现状,以及国内外各种对红外深度图的处理方法,对比各种的优缺点,寻找一种目前比较简易可行的红外图像景物深度估计方法。最终采用BP神经网络,对样本集进行训练获得神经网络模型,应用神经网络的泛化性,对红外图像进行预测处理,达到本文的最终目的。

关键词:红外图像,灰度图,深度估计,BP神经网络


目录

1绪论1

1.1 红外图像概论1

1.2研究背景6

1.3国内外现状7

1.4本文研究内容8

2基于深度线索的深度图处理10

2.1图像深度线索10

2.2图像深度特征值的提取12

2.3本章小结15

3红外图像的深度估计方法16

3.1线性深度估计模型16

3.2基于马尔可夫随机场的图像深度估计17

3.3基于SVM模型的图像深度估计18

3.4基于监督学习方法的图像深度估计20

3.5本章小结21

4基于神经网络的红外图像深度估计22

4.1生物神经元和人工神经网络22

4.2人工神经网络简述24

4.3基于BP神经网络的红外图像深度估计27

4.4本章小结35

5本文总结36

5.1 工作小结36

5.2 讨论与展望36

 



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