红外与可见光动态图像优化融合方法及性能分析研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60904096
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    19.0万
  • 负责人：
    肖刚
  • 依托单位：
    上海交通大学
  • 学科分类：
    F0303.系统建模理论与仿真技术
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

多源动态图像融合是信息融合领域的一个分支，复杂背景下基于红外与可见光序列图像融合的目标识别、跟踪在军事和民用领域应用广泛。本课题在融合规则中考虑了目标区域信息、序列帧间信息和移不变性三个问题, 提出基于帧间关联的区域目标检测与动态图像优化融合方法，采用帧间时空梯度多因素动态综合评价方法对结果进行稳定性和一致性评价。新方法依据红外目标特征信息，基于目标区域信任度判据对红外序列进行帧间目标检测、分割和提取，并采用异类帧间关联方法获得可见光序列的目标区域信息，从而确定目标区域和背景区域；在目标区域采用NSCT变换融合方法获得融合图像的平移不变、多分辨、多方向的图像表示能力，解决了移变性使目标区域出现闪烁和抖动问题；背景与目标区域采用的不同融合规则以及自适应优化融合算法，可提高融合性能，减少计算量；基于帧间时空梯度多因素动态综合评价方法突破了帧内性能评价指标的限制，研究成果具有重要理论和实用价值。

结项摘要

针对多源动态图像融合方法中目标区域信息冗余、序列帧间信息关联和融合移变性三个问题, 提出基于帧间关联的区域目标检测与动态图像优化融合方法，采用了帧间时空梯度多因素动态综合评价方法对结果进行稳定性和一致性评价。新方法依据红外目标特征信息，基于目标区域信任度判据对红外序列进行帧间目标检测、分割和提取，并采用异类帧间关联方法获得可见光序列的目标区域信息，确定目标区域和背景区域；在目标区域采用NSCT变换融合方法获得融合图像的平移不变、多分辨、多方向的图像表示能力，解决了移变性使目标区域出现闪烁和抖动问题；背景与目标区域采用的不同融合规则以及自适应优化融合算法，可提高融合性能，减少计算量；基于帧间时空梯度多因素动态综合评价方法突破了帧内性能评价指标的限制，适用于动态序列图像融合性能分析与评价，建立了红外与可见光多源图像融合系统平台，提出了“复杂背景非完备信息下基于多源图像与异构信息融合的自适应鲁棒跟踪方法”的青年科学基金与自然基金面上项目持续资助申请。

项目成果

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其他文献

PPM与LDPC光通信系统中脉冲展宽效应补偿办法
  • DOI：
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  • 期刊：
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    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
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AMT和高密度电法结合探测稻城LHAASO项目区隐伏断层和基岩埋深
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    杨朋
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    肖刚;刘三阳;余国林
  • 通讯作者：
    余国林
基于热点区域定义的人数统计方法研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高飞;丰敏强;汪敏倩;卢书芳;肖刚
  • 通讯作者：
    肖刚
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    计算机测量与控制
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高飞;高炎;徐云静;卢书芳;肖刚
  • 通讯作者：
    肖刚

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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