红外图像增强技术研究论文38778.doc
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1、题 目:红外图像增强技术研究毕业设计说明书(论文)中文摘要近些年来,随着红外探测器的不断发展,红外成像技术在军事领域和民用领域都得到广泛的应用。由于红外成像系统非常容易受到所处环境的干扰以及系统设备自身的缺陷,因此所成的红外图像具有对比度低、信噪比低和背景复杂等特点。为了得到质量较好的红外图像,人们必须得想办法改善红外图像。从数字图像处理知识知道,增强处理一般可以分为频域处理方法和空域处理方法两大类。频域处理方法具有很好的频率处理能力,但计算量很大。空域处理方法有很好的实时性和自适应性,运算量小,但对各部分的控制效果不好,不能从频率角度反映各部分的区别。针对这些优缺点,我们必须针对不同图像选择
2、方法。关键词 红外图像 增强 灰度变换 直方图 毕业设计说明书(论文)外文摘要Title Infrared Image Enhancement Technology AbstractIn recent years,with the continuous development of infrared detectors,infrared imaging technology hag widely used in military field and civilian areas. For the infrared imaging system is very vulnerable to int
3、erference by the environment and the own deficiencies of system,so the infrared image has low contrast low signal to noise ratio and high background characteristics.Therefore,in order to get good quality infrared images,to find good ways to improve the infrared image are the hope for people。From the
4、 digital image processing knowledge,the enhanced process can generall be divided into two categories,one is the frequency domain processing and the other spatial processingAlthough frequency domain method was good at processing in frequency,the computational amount was largeSpatial domain method has
5、 a smal computational and it possess a good adaptability and real-time quality,but the control effect is not good,and it can not reflect from the perspective of the various partsIn view of the faults and merits of traditional infrared image enhancement algorithm,we must target the selection of diffe
6、rent images.Keywords Infrared image Enhancement Gray transform Histogram目次1 绪论311 红外成像技术的发展现状312 红外图像增强技术发展现状32 红外图像的特征分析321 红外图像的对比度和分辨率32.1.1 红外图像的对比度432.1.2 红外图像的分辨率12322 红外图像的直方图32.2.1 直方图32.2.2 红外直方图33 图像增强的基本理论331 图像增强的阐述332 灰度变换333 直方图处理33.3.1 直方图均衡化334 空间域滤波335 Laplace算子336 频率域平滑滤波器33.6.1 理想
7、低通滤波器33.6.2 Butterworth低通滤波器33.6.3 高斯低通滤波器33.7.1 理想高通滤波器34 红外图像增强方法研究341 基于灰度变换的红外图像增强方法34.1.1 线性灰度变换34.1.2 非线性灰度变换34.1.3 灰度变换实验及结果分析342 基于滤波器的红外图像增强方法34.2.1 锐化滤波34.2.2 平滑滤波34.2.3 中值滤波343 基于直方图处理的红外图像增强方法34.3.1 直方图均衡化34.3.2 直方图双向均衡化3结 论3致 谢3参 考 文 献3附录31 绪论在现如今军事需求和相关技术发展的推动下,红外成像这样的高新技术在军事领域应用相当广泛。红
8、外前视由于其自身的优势,具有更广阔的应用前景。而红外图像普遍存在着灰度偏暗,目标与背景对比度差、边缘模糊和噪声大等特点,所以研究红外前视图像处理算法,提高红外夜视成像仪的成像质量以提高其在实际作战中的应用变得至关重要。11 红外成像技术的发展现状红外成像技术是一种信息探测与处理技术。红外成像系统把景物自身发出的红外辐射转化为可见的热图像。由于物体各个不同部分有不同的辐射特性,所以红外成像系统可以把景物的各个部分区分开来,然后转换为可见的图像,进而使人们可以用裸眼感知原来看不到的红外辐射光谱。大气、云层、烟雾等吸收可见光线和近红外光线,但对3-5微米和8-14微米红外线是透明的,因此这两个波段称
9、为红外线的“大气窗口”1 。由于红外辐射比可见光传感器利用的光辐射有更强的透过雨、雪、雾、霾等的能力,因此红外成像系统作用距离远,抗干扰能力强;由于红外成像系统对景物成像不需要外界提供光源,因此可以在夜间和恶劣天气下全天候工作;由于它是被动接受目标信号,比雷达等主动探测设备更安全、可靠,因此有很好的隐蔽性;由于红外成像系统是利用景物红外辐射差异来产生景物图像,因此在识别伪装目标的能力上优于可见光。正因为有如此特点,所以红外成像技术不仅应用于军事国防领域,而且也广泛应用于遥感探测、医疗卫生、视频监控、交通运输以及工业检测等民用领域。红外成像技术的发展是与红外探测器的发展相联系的,红外探测器发展,
10、红外成像技术才能有本质的提高。对于不同的探测器,有各种各样不同的分类方法。按照红外探测器按辐射响应方式一般分为两大类:热探测器和光子探测器;热探测器是利用辐射照射在物体表面的探测器使其温度升高,并导致探测器的物理特性发生变化,测量这些变化量来计算入射辐射功率大小。光子探测器是利用红外辐射入射使得探测器上电子发生跃迁,引起电流、电压、电阻的变化,然后测量这些变化得到入射辐射功率大小。按照工作方式来分,有光机扫描探测器和电子扫描探测器。按照结构和用途来分,又可分为单元探测器、多元探测器和焦平面阵列探测器。按照器件工作温度来分,则可分为致冷型探测器和非致冷型探测器。我国于五十年代开始进行对红外技术的
11、研究,最早的研究机构包括中电十一所、上海技术物理研究所、昆明技术物理研究所等军工企业,今天这几家机构仍然是中国红外技术的代表和领先者。自改革开放以来,我国红外事业迅猛发展,特别是在制冷红外探测器领域已经基本达到国际主流水平。12 红外图像增强技术发展现状红外成像技术的产物就是红外图像。在成像系统中,物体的红外辐射通过光学系统,经过红外探测器后变成电信号,然后在显示器上显示红外辐射的电信号,这样就实现了光电转换,得到了红外图像。景物辐射场红外辐射传输光学系统红外探测器电子处理显示器图1.1 红外图像的形成过程红外图像反映的是目标与背景之间的红外辐射差。在红外图像的生成、传输等过程中,由于景物热平
12、衡、大气吸收和随机散射作用等,使红外图像普遍存在着图像分辨率低、对比度不高、图像缺乏层次性以及受噪声影响严重等缺点,目标和细节更是淹没在大片的背景噪声中,视觉效果较差,给日标识别带来了很大的困难,需要经过增强处理改善图像质量。同时在红外图像中占有很大比例的背景也有不同的分类。红外图像的背景可以分成均匀背景、起伏背景和强起伏背景。均匀背景图像的背景点灰度值变化平缓,起伏和强起伏背景则在灰度值变化上都有着较大的差异。均匀背景在图像上分布呈现大范围连续分布状态,因此图像中各个像素点之间相关性很强,并且多是处在图像中低频部分,而极少的高频部分则是分布在背景同质区的边缘。红外图像具有以下特点2:能够在昼
13、夜或者恶劣的气候下工作;红外辐射可以穿透烟尘雾霭并且系统的工作波段比较宽,系统作用的距离比较远;不容易受照明闪光、爆炸、射击等强烈刺激光线的影响;采用的工作方式是被动的,不容易受干扰或者被发现;适合于高精度的跟踪与瞄准。上面所陈述的这些特点使得红外热成像技术特别的适合用于军事,所以,许多国家都投以巨资竟相展开对这一领域的研究探索工作。近些年来,红外热成像系统的成本不断降低,其在国民经济当中也得到了越来越广泛的应用。抑制红外图像干扰噪声和提高图像对比度的增强方法按处理的作用域划分,可以分为空间域增强和频率域增强3,空间域增强方法是直接对图像像素灰度进行操作,其中又可分为逐点灰度处理、窗口灰度处理
14、和统计灰度处理,如直方图均衡化处理方法和灰度变换方法。频率域增强方法是对图像进行傅里叶变换后对其频谱再进行分析操作,然后通过反变换获得处理后的结果,其中又可分为低通滤波法、高通滤波法和同态滤波法。目前,在红外图像增强算法中应用最广的还是基于直方图的红外图像增强算法。由于没有衡量图像增强效果的统一和客观标准,所以目前的图像增强缺乏统一的理论。对于不同应用领域的图像的增强,其增强效果只能靠主观感觉进行评价。2 红外图像的特征分析21 红外图像的对比度和分辨率2.1.1 红外图像的对比度4红外成像系统是一种利用背景和目标间的温度差来完成成像的装置。一般由于景物之间的温差较小,而且经大气传输、热像仪中
15、的光学部分和电子处理部分过程中还会损失灰度级,因此,红外图像对比度一般较低,而且也不利于观察。另外,通常我们可以在红外图像的灰度直方图中看出低对比度高背景5-11这个特点,一般表现为绝大多数的灰度集中在某些相邻灰度级范围之内。2.1.2 红外图像的分辨率12由于红外热成像系统的探测单元尺寸的限制以及探测器阵列数目有限,空间采样的频率并不能满足采样定理,所以图像的空间分辨率比较低,有时候还会出现非常严重的混频现象。大部分自然界景物的空间频率比较丰富,其中包括各种高频信息,在成像的过程中,由于红外热成像系统的探测器尺寸有限以及光学衍射,图像信号的高频部分很可能会不完善,这样就会使图像变模糊或者变形
16、。因此,现在的红外热像仪所输出的红外图像的分辨率一般都比较低。22 红外图像的直方图2.2.1 直方图直方图反映图像灰度分布的统计特征。数字图像的直方图是一个离散函数,它表示数字图像中每一灰度与其出现概率间的统计关系。一个数字图像,它的像素总数是,用表示第个灰度级对应的灰度,表示具有灰度的像素的个数。横坐标表示灰度级,纵坐标表示频数,那么直方图可以表示为 (2.1)式中,表示灰度出现的相对频数13。直方图能够反映数字图像概貌性质的相关描述,比如:图像的灰度范围、灰度的分布、整幅图像的平均亮度及明暗对比度等等,并可以由此得出进一步处理的重要依据。所以说,直方图是图像处理中非常有用的一种决策和评价
17、工具。2.2.2 红外直方图根据对以上图像的分析,我们可以得出红外图像的直方图的一些特点:绝大部分的像素集中在某些相邻灰度级范围内,这些范围以外的某些灰度级上只有很少像素或者直接没有像素;相反,可见光图像的像素分布却比较均匀;直方图中很明显存在峰,大多数情况下分为单峰或者双峰;而可见光图像的直方图往往有多个峰同时存在,也不如红外图像的峰明显;像素灰度值的动态范围比较小,一般只有很少像素甚至是直接没有像素,很少占满整个的灰度级空间;而可见光图像的像素却几乎充满了整个灰度级空间。由于受到实际环境中的温度、气候等条件的影响,各种物体在不同季节的不同时间所表现出的热辐射特征也不同,物体温度越高,红外热
18、成像的亮度就越高,物体的温度越低,它的红外热成像亮度就会越低14。因此,红外图像在实际环境中表现出各自不同的特点,与上面所讲述的一般特征并不完全一样。2.2.2 本章小结本章详细讨论了红外图像的基本特征。其中包括红外图像的对比对和分辨率以及红外图像的直方图特征等。3 图像增强的基本理论31 图像增强的阐述图像增强就是增强图像中用户感兴趣的信息,其主要目的有两个:一是通过增强有用信息,抑制无用信息,从而改善图像的视觉效果,提高图像成分的可分辨性:二是使图像变成更利于人工和机器分析的图像,如锐化处理可突出图像边缘轮廓线,便于控制计算机进行跟踪,便可做图像目标的形状特征分析15。图像增强可分为空间域
19、法和频域法两大类。空间域处理时直接对图像灰度级作运算。频域处理是在图像的某种变换域内,对图像的变换系数值进行行运算,即作某种修正,然后通过逆变换得到增强的图像,这是一种间接增强的方法16。32 灰度变换输出的红外图像会因为环境等因素使得图像信息中含有各种各样的噪声和畸变,而这样的情况不可避免地影响系统图像的清晰度,降低了图像的质量。如果影响不大的话,图像会不清晰,很难看清楚细节;如果影响很大的话,图像会变的模糊不清,大体的轮廓也是不明显的。对这样的图像来说,必须对其质量进行改善。而这种改善的方法一般是两种:图像增强和图像复原。图像增强的目的就是设法改善图像的视觉效果,提高图像的可读性,将图像中
20、使人感兴趣的特征有选择的突出,便于人与计算机的分析和处理。例如:突出目标物的轮廓,去除各类噪声,将黑白图像转变为伪彩色图像等处理。图像增强不考虑图像质量下降的原因,只将图像中感兴趣的特征有选择的突出,而衰减不需要的特征,在图像增强和像质改善过程中总是以对某一部分信息的强调和另一部分信息的损失为代价。图像复原技术与增强技术不同,它需要了解图像质量下降的原因,首先要建立“降质模型”,再利用该模型,恢复原始图像。本章所讨论的灰度变换是图像增强和像质改善的一种方法。图像的灰度变换处理的是图像增强处理技术中一种非常基础的空间域图像处理方法。灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个
21、像素灰度值的方法。目的是为了改善画质,是图像的显示效果更加清晰。灰度变换有时又被称为图像的对比度增强或对比度拉伸。灰度变换主要针对独立的像素点进行处理,通过改变原始图像数据所占据的灰度范围而使图像在视觉上得到良好的改观,没有利用像素点之间的相互空间关系。因此,灰度变换处理方法也叫做点运算法。点运算是一种既简单又重要的技术,一幅输入图像经过点运算后将产生一幅新的输出图像,由输入像素点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值。点运算与局部运算的差别在于:后者每个输出像素的灰度值由对应输入像素的一个邻域内几个像素的灰度值决定。因此,点运算不可能改变图像内的空间关系。点运算可以按照预定的方式改变一幅图像的
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