无源毫米波成像系统探测物体辐射的毫米波能量,利用能量差异进行成像,实现对金属和非金属物体的区分,并且无辐射、对人体无害,具有良好的隐蔽性、穿透性。这些优点使得无源毫米波成像系统可以广泛地应用在各个领域。但由于成像特点和天线、通道发展的制约,毫米波图像分辨率、信噪比低,所含有的信息过于单一,不符合人眼的观察习惯。多源图像融合技术通过将毫米波图像和光学图像进行融合,产生对同一场景和目标的复合描述,扩展了单幅图像中所包含的信息量,减少信息冗余,方便人员的观察和后续处理。本文依托具体的科研项目,首先研究了融合前的毫米波图像预处理方法;然后在此基础上,研究了基于非下采样轮廓波(Non-Subsampled Contourlet Transform)和区域分割的图像融合算法;最后针对实际项目的需求,研究了一种多帧图像融合算法,并设计了项目中图像融合实现硬件模块。具体的工作内容包括:1.分析了无源毫米波成像技术理论和多源图像融合理论。对无源毫米波成像机制和成像特点进行了分析。通过结合图像融合理论,在技术方法和思路上确立了研究的重点和方向。阐述了图像融合质量评价方法。2.研究了毫米波成像的图像预处理方法。分析了毫米波图像中的冲激噪声模型,改进了噪声点检测方法,并自适应调整去噪滤波窗口。针对毫米波图像细节模糊问题,提出了一种基于拉普拉斯金字塔分解的图像增强算法,在金字塔的高频子带采用拉普拉斯算子增强,在低频子带采用二值化增强。3.研究了基于均值漂移的毫米波图像分割算法,通过对均值漂移收敛平均值图像进行二值化,将图像中高亮度的目标完整、准确地提取出来,实现了对目标、背景的区分。4.研究了图像的NSCT分解和IHS(Intensity,Hue,Saturation)彩色空间变换,对高频带融合的加权平均规则进行改进,提出了基于NSCT的灰度、彩色图像融合算法。同时针对隐藏物体检测这一具体的融合应用,提出了基于NSCT和区域分割的融合算法。通过结合对毫米波图像的分割结果和成像场景的先验信息,提取图像中的感兴趣区域,在对感兴趣区域融合后将其嵌入回光学图像背景中。5.针对项目系统的实际需求,提出了一种多帧毫米波和光学图像融合算法。对相邻帧之间目标运动的位置变化范围进行了分析,提出了新的感兴趣区域搜索方法,减少了分割所需的运算量。对项目硬件系统中的图像融合模块进行了设计。文章中的算法均通用实际毫米波图像在PC平台的Matlab软件下进行了仿真,结果证明了算法的可靠性和有效性。