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1、目录摘要IAbstractII第1章 绪论1研究背景和意义124第2章 红外图像的介绍6红外热成像技术的介绍及其特征6红外图像产生原理以及红外图像的特点6红外图像的直方图介绍7红外图像的性质分析比照度、分辨率、噪声89第3章 红外图像增强算法研究1010113.2.1空域变换、比照度增强1212151617202222243.2.2.3 线性锐化滤波253.2.2.4 非线性锐化滤波2729293.3.2 高通滤波303132第4章 结论33参考文献34致 谢35摘要随着现代红外技术的快速开展，民用红外监控系统及军用红外探测系统得到了广泛的应用。由于红外摄像器件本身及探测环境影响，成像效果并不
2、理想。在实际应用中，需要对获得的红外图像进行必要的增强处理，使其更适于人眼观察。同时利用对红外目标的检测、分割来确定不易识别的目标物，为后续的识别与智能控制等奠定根底。本文首先介绍了红外成像机理，在分析了红外图像特点的根底上，比拟了几种经典红外图像增强算法。根据红外成像具有图像模糊、噪声大等特点，提出了用直方图均衡增强灰度、用中值平滑滤波消除噪声的红外图像处理算法。实验结果说明，该算法能够增强图像目标、有效的抑制噪声，具有较好的视觉效果。数字图像处理是指将图像信号转换成数5字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本
3、文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、比照度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论根底，通过Matlab实验得出的实际处理效果来比照各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。关 键 词：红外图像；直方图增强；比照度增强；平滑；锐化AbstractWith the fast development of the infrared technology, infrared monitor system is widely used in civil and military fields. Because of the l
4、imitations of infrared monitor and the affection of the environment, the quality of infrared imaging is not such satisfactory. In practical application, image enhancement technology is benefit to view of the obtained image. Meanwhile, undistinguished target can be confirmed by detection and segmenta
5、tion, providing foundations for the following identification and intelligent control.Firstly, infrared imaging mechanism is introduced. Based on analyzing the characteristics of infrared image, some classic infrared image enhancing algorithms are compared. According to such characteristics as blurre
6、d image and high noise, a new algorithm combining platform histogram equalization with enhanced high-pass filtering is proposed. The results show that the algorithm can enhance the object and restrain noise of infrared image, achieving better visual effect.Digital image processing is the procedures
7、of converting image signal into digital format, then using the computer to process it. Image enhancement is digital image processing process often use a method to improve image quality, it plays an important role. This article first introduces the principle of image enhancement and classification，an
8、d then focus on several methods to study such as and histogram enhancement, contrast enhancement, smoothing and sharpening, and other commonly used in learning the basic digital image With the approach, through Matlab experiment that the actual effect of various algorithms to compare the advantages
9、and disadvantages to discuss the different enhancement algorithm. The application of occasions, and its image enhancement method of performance evaluation.Key Words: Infrared imge; histogram enhancement; contrast enhancement; smoothing; sharpenin第1章 绪论把景物反射或自身辐射的红外辐射图样转换成人眼可以观察的图像技术称为红外成像技术。红外成像技术可分
10、为两类：一类是以红外辐射源照射物体，利用被反射的红外辐射摄照物体的像，称为主动式红外成像；另一类是不用人工照明源，只依靠目标和背景的不同辐射成像，称为被动式红外成像。被动式红外成像反映了被摄影景物中不同辐射的温度差异，它包含了被摄景物的温度信息，因此被动式红外成像通常称为热像。热像不需要红外辐射源，它是红外探测技术的开展趋势。红外热成像是一种通过红外传感器接受位于一定距离的被测目标所发出的红外辐射，再由信号处理系统转变称为目标的视频热图像的技术，它将物体的热分布转换为可视图像，并在监视器上以灰度级或伪彩色显示出来，从而得到被测目标的温度分布场。过去红外成像的高本钱及复杂性使得该技术仅使用于一些
11、高精端的防御和科学应用，在民用领域很少涉及。随着红外技术的开展，非制冷焦平面阵列的诞生，即使红外成像系统的本钱大大降低，又保证了红外成像系统的高性能。此外，红外技术还有如下优点：1在设备发生故障和失去控制前发现问题，从而可降低贵重设备的损坏程度，延长了设备的使用寿命。2减少了因故障导致的非方案停机。3监测那些不要立即停机采取措施的问题，并预先作好维修方案。4有效管理能耗，节约能源。5节约维修时间，大大降低维修费用。6增强系统的平安性和可靠性，用户满意。7可快速、有效地收回投资。因此，红外技术已经广泛应用于电力设备监测、医疗诊断、无损探伤、故障探测、产品检验、污染监测、森林防火以及公安消防等领域
12、。由于红外图像的成像机理以及红外成像系统自身的原因，红外图像与可见光图像相比，大多有图像较模糊、噪声大等特点。这对后续的处理极为不利，因此增强红外图像目标，降低噪声等操作是必不可少的；而且经过增强处理后，突出红外图像中的某些信息，削弱或出去某些不需要的信息，同时再对红外图像进行适宜的分割处理，使目标和背景图像别离。因此，对红外图像处理算法的研究是很有必要的。自20世纪70年代以来，由于数字技术和微机技术的迅猛开展给数字图像处理技术提供了先进的技术手段，图像处理技术也脱颖而出成为一个崭新的领域，主要从事对图像、图片的信息处理，广泛应用于各种领域。采用图像处理技术，可以获取所需要的、有用的图像信息
13、。运用图像处理技术对红外成像设备所拍摄的红外图像进行处理具有非常重要的意义，它可以改善红外图像的质量、降低图像的噪声干扰、使图像的有用信息更便于人们接收，同时还能帮助工作人员分析和诊断设备的状态及故障。红外热图像表征景物的温度分布，是灰度图像，没有彩色或阴影，故对人眼而言，分辨率低、分辨潜力差、没有立体感；由于景物热平衡、光波波长长、传输距离远、大气气衰减等原因，造成红外图像空间相关性强、视觉效果模糊；外界环境的随机干扰和热成像系统的不完善，给红外图像带来多种多样的噪声，这些分布复杂的噪声使得红外图像的信噪比比普通电视图像低。由于红外热成像系统突出的性能优点还远没有得到充分发挥。因此，国际上在
14、开展红外热成像系统性能研究的同时，也在竭力进行图像处理技术的研究。传统的图像增强算法如灰度变换、直方图均衡等，概念简单，数学上处理方便、编程简便，所以在一些要求不高的场合己经取得了很好的图像增强效果。但是存在一些缺陷，对于图像中不同位置、具有相同灰度等级的像素经常会表现出不同的图像结构，在确定变换或转移函数时常是基于整个图像的统计量，那么很有可能达不到预期的处理效果，此外对于全局直方图均衡还存在意想不到加强噪声效应。早期的一种线性滤波器是非加权邻域平均滤波器，对上述算法稍加改良，可得到另一种称为超像素平滑滤波器，这种方法对抑制椒盐噪声有特效。修改均值滤波的权值，可以得到不同的加权平均滤波器。有
15、人提出 K 个邻点平均滤波器，它是用与中心点最接近的K个邻点的平均灰度来代替中心像素的灰度。Wang. Vagnucci等人提出梯度倒数加权平滑滤波器。线性滤波器的最大优点是算法比拟简单且速度比拟快，缺点是容易造成细节和边缘模糊。非线性滤波器能够在很好地保持信号细节的同时，去除信号中噪声。在数字图像处理中，非线性滤波器己经得到了广泛的应用与重视。现在有很多种非线性滤波器，而在图像处理中用到的非线性滤波器大多数是次序统计滤波器。非线性滤波器主要包括中值滤波器、形态滤波器、小波滤波器、多项式滤波器以及利用人工神经网络构成的非线性滤波器等。红外图像中的噪声可以分为两类：散粒噪声和高斯噪声。消除散粒噪声的有效方法是帧内中值滤波。非线性的中值滤波器是边沿保护器。为了使中值滤波能更好的保护边缘，目前更多地使用加权中值滤波器与其改良形式。近年来，许多学者提出了一些图像局部增强的新方法，充分利用了邻域信息，形成了局部灰度调整算法。如自适应直方图均衡(AHE)、自适应比照度增强(ACE)、保形比照度增强方法、一种带有约束条件的一种自适应邻域扩展比照度增强算法、局部直方图均衡方法，该类增强能够根据图像的像素邻域的灰度分布特性，采用相应的直方图均衡方法处理图像，取得了较好的增强效果，但要求计算量大，而且处理不当会带来噪声干扰。目前，红外图像中的目标分割方法中引入了遗传算法、小波变换
