【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，它主要应用于红外辐射强度图像和偏振度图像分析。它首先对待分析的红外辐射强度图像和红外偏振度图像进行傅里叶变换，得到各自的频谱。然后对得到的频谱进行中心化，得到中心化的频谱。然后根据所创建的分区模型，根据不同的n值，对辐射强度图像和偏振度图像的频谱特点进行分析。实验结果表明该方法能够较好说明红外图像的频谱分布特征，可以为红外图像进一步处理提供理论依据。【专利说明】
:本专利技术属于图像探测与处理领域，具体涉及。
技术介绍
:目前，红外图像融合已经成为一种重要的红外图像处理技术，涉及到可见光与红外图像融合、中波红外与长波红外图像融合、红外辐射强度图像与偏振度图像融合等领域。其中数据层融合通常用于多源图像组合，多源图像组合是将不同传感器获得的同一场景的图像经过匹配、合成处理，最终获得一幅克服单一传感器图像在几何、光谱和空间分辨率上存在局限性的优质图像，以利于进一步对其有效应用。对不同的红外图像进行融合，首先要对图像的特点进行分析，因此设计一种红外图像分析方法非常有必要。采用傅里叶分析手段，对红外图像进行分析，可以得出红外图像频谱分布特点，为红外图像融合提供理论依据。
技术实现思路
: 针对红外偏振图像融合的实际需要，本专利技术提出，事实表明用此方法可以对红外图像频谱分布特点进行分析。实现本专利技术的技术解决方案为:，步骤如下:步骤1:对待分析红外图像X进行二维离散傅里叶变换，得到图像的频率域F(u , V)，它为复数阵列，可以表示为F(y，v) = R(y , v)+jl(u , v)，然后根据公式|F(y, v) I = ...
【技术保护点】
一种基于傅里叶变换的红外图像分析方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：对待分析红外图像X进行二维离散傅里叶变换，得到图像的频率域F(μ,ν)，它为复数阵列，可以表示为F(μ,ν)＝R(μ,ν)+jI(μ,ν)，然后根据公式|F(μ,ν)|＝[R2(μ,ν)+I2(μ,ν)]1/2，得到其频谱图|F(μ,ν)|；步骤2：中心化该频谱图，将|F(μ,ν)|的原点移到频谱矩形的中心，得到|FC(μ,ν)|；步骤3：如下图所示，对得到的|FC(μ,ν)|，我们定义了频谱能量集中度p，以频谱图中心像素点为中心，以n个像素为半径的圆内所有像素灰度值之和比上整幅图像的像素灰度值之和，其中n为整数，对一幅M×N的图像，其取值范围为：1～min(M/2,N/2)；具体方法如下：p=Σ[(μ-M/2-1)2+(v-N/2-1)2]1/2<n|FC(μ,v)|Σμ=1MΣv=1N|FC(μ,v)|步骤4：对红外辐射强度图像和红外偏振度图像，我们分别求得它们在n取不同值时的p值，从而估计它们的频谱分布情况，得出红外辐射强度图像和红外偏振度图像的...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：岳振，李范鸣，牛继勇，王宇，马利祥，
申请(专利权)人：中国科学院上海技术物理研究所，
类型：发明
国别省市：
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