1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述 1. 前言 红外热成像技术是一种被动的红外夜视技术，其原理是基于自然界中一切温度高于绝对零度（-27.3℃）的物体，在任何时刻都辐射出红外线，同时这种红外线都载有物体的特征信息，这就为利用红外技术判别各种温度的高低和热分布场提供了客观的基础。

利用这一特性，通过光电红外探测器将物体发热的部位辐射的功率信号转换成电信号后，成像装置就可以一一对应的模拟出物体表面温度的空间分布，最后经过处理形成热图像视频信号，即红外热图像。

非致冷焦平面红外热成像系统由光学系统、光谱滤波、红外探测器阵列、输入电路、读出电路、视频图像处理、视频信号形成、时序脉冲同步控制电路、监视器等组成。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

1. 拟研究或解决的问题 研究过程中首先要了解各系统各模块的功能实现，熟悉红外热成像和可见光成像的原理，了解他们各自的特征提取方式。

绘出图像融合系统的总体流程图，并绘出各子模块的流程图从而实现各模块的功能。

按照系统的总流程图和各子模块流程图编写相应的主函数和各功能函数： (1) 形态学滤波器的设计； (2) 红外和可见光图像的多尺度分解； (3) 高频分量（细节层），低频分量（基础层）分别选择合适的方式进行融合； (4) 将基础层、细节层进行融合，得到最终的融合图像； 2. 拟采用的研究手段（途径） 首先是进行足够的文献阅读，了解红外和可见光图像融合的技术发展和应用，熟悉非制冷红外热成像和可见光图像融合的基本方法和算法原理，如拉普拉斯金字塔变换，静态小波变换，非降采样contourlet变换以及剪切波变换等；本次设计主要是利用卷积神经网络进行红外和可见光的融合，首先利用滤波器对输入图像进行尺度感知，从而进行多尺度分解，基础层进行像素强度加权融合，其细节层则利用卷积神经网络进行细节提取融合，并且与几种常见的图像融合方法进行对比，比较其存在的优劣之处。