红外图像处理算法的研究

论文摘要

随着现代红外技术的快速发展,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、分割来确定不易辨认的目标物,为后续的识别与智能控制等奠定基础。本文首先介绍了红外成像机理,在分析了红外图像特点的基础上,比较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,提出了将平台直方图均衡与增强高通滤波结合的红外图像处理算法。实验结果表明,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。图像分割是图像处理的重要环节,本文在分析了几种经典图像分割算法的基础上,主要研究了边缘检测和阈值分割算法。针对边缘检测只显示目标轮廓,边缘线条较多且不连续,而阈值分割则忽略了目标与目标之间的边缘细节问题,本文提出了一种新的红外图像分割算法。该算法使用Sobel算子进行边缘检测,同时利用改进的Otsu进行阈值分割,然后对两幅图像进行融合。实验证明分割后的图像目标轮廓清晰,图像边缘细节特征明显,有利于图像的特征提取、目标识别等。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势
• 1.3 本论文的主要工作及内容安排
• 2 红外图像的产生及特征
• 2.1 红外图像的产生机理及特点
• 2.2 红外图像直方图
• 2.2.1 直方图的定义及特点
• 2.2.2 红外图像直方图
• 2.3 红外图像的对比度及分辨率
• 2.4 红外图像的噪声分析
• 2.5 本章小结
• 3 红外图像增强
• 3.1 红外图像的成像模型
• 3.2 基于经典的红外图像处理
• 3.2.1 灰度级修正
• 3.2.2 直方图变换
• 3.2.3 图像平滑
• 3.2.4 图像锐化
• 3.2.5 其他常用的红外图像增强处理算法
• 3.3 改进的红外图像增强算法
• 3.3.1 平台直方图均衡化法
• 3.3.2 增强高通滤波算法
• 3.3.3 改进的红外图像增强算法
• 3.4 实验结果与分析
• 3.5 本章小结
• 4 红外图像分割
• 4.1 图像分割的概念和分类
• 4.2 红外图像的分割算法
• 4.2.1 边缘检测的图像分割算法
• 4.2.2 灰度阈值分割算法
• 4.3 改进的图像分割算法
• 4.3.1 灰度梯度映射函数
• 4.3.2 改进的Otsu 算法
• 4.3.3 Sobel 边缘检测与改进的Otsu 算法结合
• 4.4 实验结果与分析
• 4.5 本章小结
• 5 结论
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录