基于小波变换的红外图像序列增强

论文摘要

近几年来,红外图像序列被广泛地用于多个领域,然而,由红外探测器固有的特性所造成的噪声大、对比度低严重影响了红外图像序列的质量。为了提高红外图像序列的质量本文引入了基于小波变换的红外图像序列增强技术。本文中的红外图像序列增强过程主要包括三个环节:基于小波变换的图像去噪、图像融合、基于多尺度小波变换的图像对比度增强。小波变换具有多尺度、多分辨率分析和时频局部化等优点,基于小波变换的图像增强方法可以克服传统图像增强方法的缺点。本文分析了小波在各个环节中的作用,根据红外图像的特点结合实验结果找到了合适的方法。同时本文也提出了一些改进的或者新的方法。比如,在图像去噪环节中,提出了基于帧间相关性的小波去噪方法;在图像融合环节中,提出了基于中值滤波原理的图像序列融合方法;在基于多尺度小波变换的图像对比度增强环节中,改进了原有的方法。以上方法都通过实验验证了它们的有效性。最后根据各个环节的分析结果,总结出了红外图像序列增强的综合方案,实验结果表明这种方案是有效的。另外,在课题研究过程中还设计了仿真软件,该软件具有对本文中所用到的所有方法的仿真功能和评价参数计算功能,确保了方法的可靠性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 应用背景和课题的提出
• 1.2 研究内容的分析与介绍
• 1.2.1 红外图像序列增强方法的研究内容
• 1.2.2 仿真软件设计
• 1.3 本文的结构安排
• 第二章 红外图像的特点及增强效果的评价
• 2.1 红外图像的特点
• 2.1.1 红外图像的产生与特点
• 2.1.2 红外图像噪声分析
• 2.2 红外图像增强效果的评价
• 第三章 小波分析
• 3.1 小波变换的概念
• 3.2 多分辨率分析与正交小波变换的Mallat算法
• 3.2.1 多分辨率分析
• 3.2.2 正交小波变换的Mallat算法
• 3.2.3 正交小波变换的多分辨率特性
• 第四章 基于小波变换的红外图像序列去噪
• 4.1 小波去噪在红外图像序列增强中的应用
• 4.1.1 小波滤波的步骤
• 4.1.2 小波去噪的数学模型
• 4.1.3 小波域三种去噪方法的比较
• 4.2 小波域阈值滤波
• 4.2.1 小波域阈值滤波的原理
• 4.2.2 小波阈值的确定
• 4.2.3 噪声估计
• 4.2.4 小波阈值去噪的几种方法
• 4.2.5 帧间相关性去噪法
• 4.2.6 中值滤波与小波滤波相结合
• 第五章 红外图像序列融合技术
• 5.1 图像融合技术介绍
• 5.2 红外图像序列融合技术
• 5.2.1 红外图像序列融合的多帧平均法
• 5.2.2 红外图像序列融合的区域方差法
• 5.2.3 基于小波域模极大值图像融合方法
• 5.2.4 帧间中值融合法
• 5.2.5 红外图像序列融合的效果评价
• 第六章 基于多尺度小波变换的红外图像序列对比度增强
• 6.1 小波与图像增强
• 6.2 小波增强法在红外图像序列增强中的应用
• 6.2.1 小波在红外图像增强中的主要方法分析
• 6.2.2 小波域增强效果与小波分解层数的关系
• 6.2.3 小波域增强与空域Laplacian增强的结合
• 6.2.4 不同去噪方法对增强效果的影响
• 第七章 红外图像序列增强的综合方案设计与软件设计
• 7.1 红外图像增强综合方案设计
• 7.2 软件设计
• 第八章 本文的总结
• 8.1 本文主要工作总结
• 8.2 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 研究生在读期间研究成果