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1、基于 MATLAB 的红外图像增强算法研究1基于 MATLAB 的红外图像增强算法研究电子信息科学与技术专业学生：郭岭指导教师：曹斌芳近年来，随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理得到了飞跃的发展，己经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量增强对某种信息的辨识能力，以更好的应用于现代各种科技领域，图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。在图像处理过程中
2、，图像增强是十分重要的一个环节。因此，对图像增强技术和方法进行研究对国计民生有着十分重要的作用。MATLAB based infrared image enhancement algorithm based onAbstract: in general, after image transfer and conversion, such as imaging, copying scanning, transmission and display, often resulting in a decline in image quality, image distortion. When shoo
3、ting due to illumination insufficient or excessive, will make the image too dark or too bright; optical system distortion, relative motion, air flow will make the image blur, transmission process will introduce various types of noise. In the input image in the visual effect and convenient identifica
4、tion and other aspects may exist a lot of problem, this kind of problem can collectively referred to as the quality problems. Image enhancement is defined according to the specific need to highlight the image of important information, at the same time reduction or removal of unwanted 基于 MATLAB 的红外图像
5、增强算法研究2information. From different ways of acquiring images, through appropriate enhancement processing, can be originally ambiguous or even impossible to distinguish the original image processing into a clear abundant useful information can use the image, effectively remove the image noise, enhance
6、 image edges or other regions of interest, and thus more easily interested in the image of the target detection and measurement. The processed image is to maintain the status quo is the be of no great importance, not considering the image of some ideal form to a conscious effort to reproduce the ima
7、ge fidelity. The purpose of image enhancement is to enhance the visual effects of the image, the original image is converted into a more suitable for human observation and computer analysis form. It generally with human visual characteristics, in order to obtain looks better visual effect, rarely in
8、volve the objective and unified evaluation standard. Enhancement effect is usually associated with a specific image, rely on the persons subjective feeling to be evaluated.引言图像增强是数字图像处理的基本内容之一。图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法，同时也是提高图像质量的过程。图像增强的目的是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果使图像的某些特性方面更加鲜明、突出
9、，使处理的结果更适合于人的视觉特性或机器识别分析，以便于实现对图像的更高级处理和分析。图像增强处理并不能增加原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，使处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。基于 MATLAB 的红外图像增强算法研究31 图像边缘检测技术图像边缘检测技术是图像处理中的最基本的最重要的内容。边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，是图像的最基本的特征。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间，因此边缘是边界检测的重要基础，也是外形检测的基础。边缘能大大减少所要处理的信息但是又保留了图像物体中的形状信息。边缘检测对于物体的识别
10、也是很重要的。因为 1：(1)人眼通过追踪未知物体的轮廓(轮廓是由一段段的边缘片段组成的)而扫视一个未知的物体；(2)得到图像的边缘，能使图像分析大大简化；(3)很多图像并没有具体的物体，对这些图像的理解取决于它们的纹理性质，而提取这些纹理性质与边缘检测有极其密切的关系。图像边缘检测技术主要有以下几种 2：第一种，检测梯度的极大值。由于边缘发生在图像灰度值变化比较大的地方，对应连续情形就是说是函数梯度较大的地方，所以研究比较好的求导算子就成为一种思路。Roberts 算子、Prewitt 算子和 Sobel 算子等就是比较简单而常用的算子。第二种，检测二阶导数的零交叉点。这是因为边缘处的梯度取
11、得极大值(正的或负的)，也就是灰度图像的拐点是边缘。由分析学可知，拐点处函数的二阶导数为零。第三种，统计型方法。如利用假设检验来检测边缘，D. H. Marimont 利用对二阶零交叉点的统计分析得到了图像中各个像素是边缘的概率，并进而得到边缘检测的方法。第四种，小波多尺度边缘检测。九十年代，随着小波分析的迅速发展，小波开始用于边缘检测。作为研究非平稳信号的有力工具，小波在边缘检测方面具有以下的优点 3：(1)不仅改变了以前的高斯算法计算量大的缺点，而且以较少的运算便可得到较理想的图像处理结果。(2)通过多尺度分析，小波变换不仅能有效的反映图像的灰度变化，又尽可能的避免噪声干扰。1.1 图像边
12、缘检测技术中的最优准则近年来受到广泛关注的边缘检测算法是 Canny 边缘检测算子。 Canny 算子的思想基于 MATLAB 的红外图像增强算法研究4是先将图像使用高斯函数进行平滑，再由一阶微分的极大值确定边缘点 4。John Canny在 IEEE 上发表了划时代意义的文章，对过去的一些方法和应用做了小结，并在此基础上提出了边缘检测的三条准则这就是著名的 Canny 准则（Canny s Criteria） ，并在此基础上得到了一个较好的实用算法，即 Canny 边缘检测算法。 Canny 准则的目的就在于 5：在对信号和滤波器做出一定假设的条件下利用数值计算方法求出最优滤波器并对各种滤波
13、器的性能进行比较。Canny 考察了以往的边缘检测算子和边缘检测的应用，发现尽管这些应用出现在不同的领域，但是他们都有一些共同的要求 6：（1）好的检测结果，或者说对边缘的错误检测率要尽可能低：就是在图像上边缘出现的地方检测结果中不应该没有；另一方面也不要出现虚假的边缘。这是显然的，所有使用边缘检测做更深入工作的系统，它的性能都依赖于边缘检测的误差；（2）对边缘的定位要准确：也就是标记出的边缘位置要和图像上真正边缘的中心位置充分接近；在实践中，发现仅仅满足这两条的算子并不好，有的算子会对一个边缘产生多个响应。也就是说图像上本来只有一个边缘点的，可是检测出来就会出现多个边缘点。于是再添加一个要求
14、：（3）对同一边缘要有低的响应次数。这就是 Canny 三准则，是第一个完整明确的提出这三条准则，更重要的是 Canny给出了这三条准则的数学表达式(以一维为例)。这就使得寻找给定条件下最优算子的工作转化为一个泛函优化问题。1.2 简单边缘检测算子边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线 7。将边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。图像灰度的变化程度可以用图像灰度分布的梯度决定，因此可以用局部图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。梯度是一个向量， 指出灰度变化最快的方向和数量：f（1）),(yfxf梯度的大小和方向为：基于 MATLAB 的红外图像增强算法研究5（
15、2）22fffxy（3）arctnf最简单的边缘算子是用图像的垂直和水平差分来逼近梯度算子：（4）(,)(1,)(,(,1)fxyfyfxfy以这些理论为依据，提出了许多算法，常用的边缘检测算法有：Roberts 边缘检测算子、Sobel 边缘检测算子、Prewitt 边缘检测算子、 Laplace 边缘检测算子、Canny 边缘检测算子等等。1.3 小波边缘检测算子在小波多尺度分析中，引入了尺度函数 和小波函数 ，尺度函数具有低通tt滤波作用，小波函数具有高通滤波的作用。多尺度小波边缘检测就是利用一平滑函数，在不同尺度下平滑所检测的信号，根据一次，二次微分找出它的突变点 8。一t次微分的极大
16、值点对应二次微分的零交叉点和平滑后信号的拐点。当选择的小波函数与平滑函数 满足tt（5）tdt时，可以根据小波变换系数的模极值进行边缘检测，称之为第一类小波边缘检测算子。当选择的小波函数 与平滑函数 满足tt（6）22dt时，可以根据小波变换系数的零交叉点进行边缘检测，称之为第二类小波边缘检测算子。本文中采用第一类小波边缘检测算子来检测图像的边缘。选用基于小波变换的边缘检测，主要有以下两个原因：（1）利用小波变换可对图像进行多尺度分析，在不同尺度下呈现出类似生物学上的侧抑制现象，即当小波函数尺度较大时，抑制噪声能力增强，提取边缘细节的能力变差；当小波函数尺度较小时，抑制噪声能力变弱，但提取边缘细节的能力增强。这基于 MATLAB 的红外图像增强算法研究6样很好的解决了噪声抑制和图像边缘细节提取之间的矛盾。（2）小波变换具有检测局域突变的能力，而图像边缘正是信号变化率（对灰度图像而言即灰度值变化率）最大的地方，因
