（光学工程专业论文）低信噪比红外图像预处理与分割技术研究.pdf

墨 厶 独创性声明 i i ii i 1i iii i i 11 i i ii il fy 1713 5 8 2 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为 获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与 我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的 说明并表示谢意。 签名： 鳖查壹日期：伽归年皇月砷日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘， 允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全 部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描 等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 签名：叠至查 1 1 i j ，一 2 摘要 摘要 目标分割技术是红外图像处理系统中的一项关键技术。实现对目标准确有效 的分割，对于目标的检测、识别、跟踪具有重要的实际意义。鉴于红外目标图像 _ 山 0 a b s t r a c t a b s t r a c t a l g o r i t h m s a r ep r o p o s e d ，s u c ha s ：t h em e t h o do fc o m b i n i n gt h ei m p r o v e dc a n n y m u l t i e d g ed e t e c t i o na n ds i m p l i f i e do t s u ，t h ei m p r o v e ds e g m e n t a t i o no fe d g ed e t e c t i o n b yi n t e r p o l a t i o nm e t h o d ，t h ec o m b i n a t i o no fm o 印h o l o 舀c a ls e g m e n t a t i o n w i t ht h e i m p r o v e dl a r g e s tf u z z yd i v e r g e n c eb e t w e e n t w oc l a s s e s f i n a l l y , t h ee x p e r i m e n t sr e s u l t s p r o v eq u i t eg o o di ns i m u l a t i o n k e y w o r d s ：i n f r a r e di m a g e ，p r e - p r o c e s s i n g , e d g ed e t e c t i o n , t h r e s h o l ds e g m e n t a t i o n h i 目录 目录 第一章绪论1 1 1 课题研究背景及意义1 1 2 红外目标分割技术及研究方法3 1 2 1 目标分割技术简介3 l - 2 2 红外图像预处理技术研究4 1 2 3 红外图像分割技术研究5 1 3 本论文主要工作内容6 第二章红外目标和噪声背景的理论分析8 2 1 红外系统结构及红外模型8 2 2 红外图像的噪声分析9 2 2 1 热噪声9 2 2 2 电流噪声9 2 2 3 产生一复合噪声1 0 2 2 4 散粒噪声1 1 2 2 5 温度噪声1 3 2 2 6 光子噪声1 4 2 3 本章小结1 5 第三章红外图像预处理技术研究1 6 3 1 引言1 6 3 2 平滑滤波器1 6 3 2 1 线性平滑滤波器1 6 3 2 2 维纳滤波器1 8 3 2 3 中值滤波器1 8 3 3 频域滤波技术2 0 3 4 形态学滤波技术2 2 3 5 仿真验证及结果分析2 6 3 6 本章小结3 3 第四章低信噪比红外目标图像的分割技术研究3 4 4 1 引言3 4 目录 4 2 阈值分割技术研究3 4 4 2 1 基于全局门限的阈值分割技术3 5 4 2 2 基于局部门限的阈值分割技术3 7 4 2 3 简化了的大津法3 8 4 2 4 基于双峰法的迭代技术研究4 l 4 2 5 仿真验证及结果分析4 2 4 3 边缘检测技术研究4 5 4 3 1 串行边界检测技术概括与总结4 7 4 3 2 并行边界检测技术概括与总结4 7 4 3 3 微分算子边缘检测技术4 9 4 3 4 非线性拉普拉斯边缘检测技术5 1 4 3 5 仿真验证及结果分析5 3 4 4 算法的改进研究5 5 4 4 1 改进的c a n n y 多边缘检测与简化的o t s u 相结合的分割方法5 5 4 4 2 利用图像灰度插值法对边缘检测进行改进的分割方法5 6 4 4 3 改进的两类间最大模糊散度与形态学相结合的分割方法5 7 4 4 4 仿真验证及结果分析6 0 4 5 本章小结6 2 第五章全文总结6 3 致谢6 5 参考文献6 6 攻读硕士学位期间研究成果7 0 v 图目录 图目录 图2 1 红外成像系统结构示意图8 图2 2 红外探测器噪声种类图9 图3 1 从图像中选取邻域的方法1 7 图3 2 邻域滤波模板示意图1 7 图3 3 中值滤波常用的模板图1 9 图3 43 3 滤波模板的像素灰度值1 9 图3 5 一幅图像的灰度图2 0 图3 - 6 中值滤波算法的流程图2 0 图3 7 理想低通滤波器的转移函数示意图一2 l 图3 8 滤波器的特性函数2 2 图3 - 9 形态学滤波的基本原理示意图一2 3 图3 1 0 常见的结构元素图2 3 图3 - 11 对象与元素的关系示意图2 3 图3 1 2 初始目标和结构元素示意图2 4 图3 13 膨胀计算示意图2 4 图3 1 4 腐蚀计算示意图2 5 图3 1 5 开运算示意图2 5 图3 1 6 原始图像a 2 6 图3 1 7 原始图像b 2 6 图3 1 8 图像a 的灰度曲面图2 7 图3 1 9 图像b 的灰度曲面图。2 7 图3 2 0 图像a 的灰度直方图2 7 图3 2 1 图像b 的灰度曲面图2 7 图3 2 2 图像a 经3 3 邻域滤波2 8 图3 2 3 图像b 经3 x 3 邻域滤波2 8 图3 2 4 图像a 经7 7 邻域滤波2 8 图3 2 5 图像b 经7 7 邻域滤波2 8 图3 2 6 图像a 经3 x 3 邻域滤波后的曲面图2 8 v i 图目录 图3 2 7 图像b 经3 x 3 邻域滤波后的曲面图2 8 图3 2 8 图像a 经7 7 邻域滤波后的曲面图。2 9 图3 2 9 图像b 经7 7 邻域滤波后的曲面图。2 9 图3 3 0 图像a 经3 3 维纳滤波。2 9 图3 3 1 图像b 经3 x 3 维纳滤波2 9 图3 3 2 图像a 经7 7 维纳滤波2 9 图3 3 3 图像b 经7 7 维纳滤波2 9 图3 3 4 图像a 经3 3 维纳滤波后的曲面图3 0 图3 3 5 图像b 经3 x 3 维纳滤波后的曲面图3 0 图3 3 6 图像b 经7 7 维纳滤波后的曲面图3 0 图3 3 7 图像b 经7 x 7 维纳滤波后的曲面图3 0 图3 3 8 图像a 经中值滤波3 0 图3 3 9 图像b 经中值滤波3 0 图3 - 4 0 图像a 经中值滤波后的曲面图3 1 图3 4 l 图像b 经中值滤波后的曲面图3 1 图3 - 4 2 图像a 经低频巴特沃斯滤波。3 2 图3 _ 4 3 图像b 经低频巴特沃斯滤波3 2 图3 _ 4 4 图像a 经低频巴特沃斯滤波后曲面图3 2 图3 4 5 图像b 经低频巴特沃斯滤波后曲面图。3 2 图3 - 4 6 图像a 经形态学滤波。3 2 图3 _ 4 7 图像b 经形态学滤波。3 2 图3 - 4 8 图像a 经形态学滤波后的曲面图3 3 图3 - 4 9 图像b 经形态学滤波后的曲面图3 3 图4 1o t s u 算法流程图4 0 图4 2 双峰直方图法4 l 图4 3 迭代法流程图4 2 图4 - 4 经o t s u 全局阈值分割后的图像a 4 2 图4 5 经o t s u 全局阈值分割后的图像b - 4 2 图4 _ 6 经过o t s u 分割的图像a 4 3 图4 _ 7 经过o t s u 分割的图像b 4 3 图4 8 经过简化大津法分割的图像a 4 3 v i i 图目录 图禾9 经过简化大津法分割的图像b 4 3 图4 1 0 经过双峰法分割的图像a 4 3 图4 1 1 经过双峰法分割的图像b 4 3 图4 - 1 2 经过迭代法分割后图像a 4 4 图4 - 13 经过迭代法分割后的图像b 4 4 图4 - 1 4 经过迭代法分割的图像a 的直方图4 4 图4 - 1 5 经过迭代法分割后图像b 的直方图4 4 图4 - 1 6 边缘检测算法流程图5 0 图4 - 17 各算子的梯度模板5 0 图4 1 8 非线性l a p l a c e 边缘检测5 2 图4 - 1 9 经r o b e r t 边缘算子检测的图像a 。5 3 图4 - 2 0 经r o b e r t 边缘算子检测的图像b 5 3 图4 - 2 1 经p r e w i t r 边缘算子检测的图像a 5 3 图4 2 2 经p r e w i t t 边缘算子检测的图像b 5 3 图4 2 3 经c a n n y 边缘算子检测的图像a 5 3 图4 - 2 4 经c a n n y 边缘算子检测的图像b 5 3 图4 2 5 经s o b e l 边缘算子检测的图像a 5 4 图4 - 2 6 经s o b e l 边缘算子检测的图像b 5 4 图4 2 7 经l a p l a c e 边缘算子检测的图像a 5 4 图4 2 8 经l a p l a c e 边缘算子检测的图像b 5 4 图4 - 2 9 灰度插值示意图5 6 图4 3 0 利用边界切线信息修正像素5 7 图4 31 隶属度函数示意图5 8 图4 - 3 2 经过改进的c a n n y 多边缘检测与o t s u 相结合算法处理的图像a 6 0 图4 3 3 经过改进的c a n n y 多边缘检测与o t s u 相结合算法处理的图像b 。6 0 图4 3 4 采用边缘检测与边界闭合相结合算法处理的图像a 6 0 图4 - 3 5 采用边缘检测与边界闭合相结合算法处理的图像b 6 0 图4 - 3 6 采用两类最大间模糊散度与形态学相结合处理的图像a 6 1 图4 - 3 7 采用两类最大间模糊散度与形态学相结合处理的图像b 6 l v i i i n ， 表目录 表目录 表1 1 非均匀校正技术的性能分析5 表2 - 1 均方噪声中各变量的含义1 2 表2 2 温度噪声中各变量的含义1 4 表3 1 典型的红外图像预处理技术。1 6 表4 - l 各算子边缘检测结果5 4 第一章绪论 第一章绪论 1 1课题研究背景及意义 十九世纪初，英国天文学家威廉赫谢尔在研究太阳光谱热效应时发现了红外 线。红外线本质上是波长位于0 7 6 , u m 1 0 0 0 , u r n 的一种电磁波，从人类的视觉角度 来讲，是不可视的。然而，其却是作为一种物质而真实存在的。自然界中形形色 色的各种物体，只要温度大于绝对零度( - 2 7 3k ) ，那么它就会时时刻刻地向外辐 射红外能量。基于物体的这种红外性质和特点，研究物体的红外辐射产生机理， 能量的转换过程，红外信息的探取，并加以总结和分析，就可以将这种技术转化 为先进的生产力，在社会发展的诸多领域加以利用，创造价值。 红外成像技术简单的讲：就是将红外技术与成像技术结合起来，通过光电转 换，将转换了的电信号以图像形式显现出来。从而将人类肉眼不可感知的红外光 谱信号变成可见的图像信息，再结合当今先进的计算与图像处理技术，从而为下 一步工作的顺利展开奠定基础。具体一点讲，因为不同的物体，组成材料相异， 表层特性不同，温度分布不一致，波长不等等因素导致它们具有不同的辐射效率。 换句话说，相一致的环境条件下，同样的工作时间内，它们对外的辐射量也是不 同的。由于目标和背景的红外辐射存在差异，那么红外探测器探测到的红外辐射 能量，通过可见的物体表面温度分布图显示出来的目标和背景必定以不同的显示 形式存在，且可以区分。分割是红外图像处理中一项特殊但又非常关键的技术。 它的最终目的是把目标或者感兴趣的特定特征信息从图像中提取出来，以便于进 行目标检测、跟踪识别等研究。而红外图像处理技术在军事和民用领域应用非常 广泛。 ( 一) 红外图像技术在军事领域的应用 在军事领域方面，二战中德国率先开发出来主动式的红外热像仪和一些相关 的红外通信设备，第一次将红外技术运用到军事领域。自此以后，世界各国都投 入很多的人力、物力资源，开始红外热成像技术在军事领域的应用研究。目前主 要应用在以下几个方面【lj ：红外侦查与( 雷达) 探测，红外夜视装备，红外武器制 导及对抗技术，红外数据保密通信等许多方面。 电子科技大学硕士学位论文 ( 1 ) 红外侦查 红外侦查与探测是了解敌方武器装备情况，侧面保护己方实力的重要手 段。现阶段的红外侦查技术可以从多个方位，如地面、空中、空间、水面等 进行全面侦查。而且红外侦查系统也日趋先进，相对应的设备支撑也越来越 发达。地面侦察的主要对象是敌方人员、军用装备、以及伪装目标等。主要 依据它们的红外辐射特性，通过成像装置得到热图，利用计算处理工具进行 后续分析。水面侦查主要用是针对海域目标，应用最广泛的是红外跟踪系统和 红外潜望镜。对海中军舰目标和飞机的入侵进行有效监测和控制。空间侦查 主要通过预警卫星上搭载的遥感设备，多谱仪器等对战略导弹的发射情况进 行侦查。空中侦查技术主要是将红外照相扫描机搭载在侦查卫星系统中。日 夜持续不问断地对敌方的军事活动和人员目标进行监测和记录，搜集敌情，达 到知己知彼的目的。 ( 2 ) 红外夜视的应用 红外夜视，顾名思义就是将人的视觉范围扩大，将夜间不可视的、可视而 模糊不清的目标和物体，变成“可视”的这样一种技术。红外夜视仪根据系统是 否携带红外辐射源，分为主动式和被动式两大类。前者的工作过程大致是利 用红外探测器对目标进行红外照射，经变像管对反射过来的图像信息进行处 理，再经过后续的放大处理，变成可观测的放大的可见图像，并显示出来。 后者本身不需要红外光源配置，只是利用单元红外探测器加上光机扫描获取 目标本身对外发射的红外辐射，对其成像形成热图，并转变成可见图像显示 出来。它具有一些突出的优点：不需要红外光源，强隐蔽性，不易被对方侦 查：红外线具有强穿透能力，基本不受恶劣天气，复杂作战环境影响。更被 人们誉为“两全”观测仪器；体积小，装备轻巧，能深入分辨和发现敌军伪装目 标。 ( 3 ) 红外武器制导及对抗技术 红外制掣1 】是现代战争中不可缺少的高新军事技术，谁掌握这项技术的程度越 高，赢得战争的把握性就越大。自20 世纪70 年代，精确制导第一次在国际社 会被提出来，经历了近40 年的发展，红外制导和红外对抗技术变的日趋先进和 第一章绪论 红外对抗技术p j 与红外制导相对应。如果说红外制导的核心是利用物体自 身的红外辐射特性来寻找目标，并且转换成对应的电信号信息，总结和分析得 到的可见红外光谱图像，反馈给制导武器，从而提高制导导弹的命中率和精 确度。那么，红外对抗的最终目的就是降低制导导弹武器的探测功能，甚至 消失。主要措施和方法有“散光”，即发射一个比飞机更高的热源吸引红外制导 导弹。常用的措施还有干扰和红外箔条。 ( 二) 红外图像技术在民用领域的应用 在民用领域方面，热红外成像技术已经在产品监测、医疗疾病诊治、卫生检 疫、遥感探测、气象和森林防灾等民用领域，发挥着不可替代的作用。例如在2 0 0 8 年汶川大地震的时候，利用生命探测仪对废墟下微弱生命展开救援工作，其作用 不可小视。2 0 0 9 年，为了抗击肆虐全球的甲型h 1 n 1 流感，一种新型的红外测温 仪器在检疫部门、各个机关等对疑似患者的检查工作中，也发挥着极大作用。同 时兼而有之的还有科学领域。在提倡绿色生产，开源节流，保护环境可持续发展 的2 l 世纪，它作为重要的检测工具也是不可或缺的。 1 2红外目标分割技术及研究方法 但是，和可见光成像技术相比而言，由于成像环境的复杂性以及探测器的红 外焦平面阵列非均匀性等因素的制约，红外系统的成像效果较差。尤其表现为： 噪声大，目标细节模糊不清，图像的重要特征信息不够突出，含有大量的背景冗 余信息。因此，为了提高探测性能，目前对红外技术研究的重心主要体现在两个 方面：一是探测器材料，工艺水平及成像系统质量的提高，二是利用先进的不断 发展的信号处理和图像信息技术，对红外图像进行检测、识别，跟踪等进一步的 分析处理。本文主要从图像处理的角度进行对红外技术进行研究。 1 2 1 目标分割技术简介 红外图像分割，简单讲就是把图像划分成具有各自特性的两个或者多个不同 的区域。在一幅红外图像中，不同的构成区域具有不同的特征。但是，每个子区 域内部元素都具备一些同类的特性，例如相近似的强度、灰度、颜色，纹理空间 或者几何特征等。而相一致的是，几乎所有的分割技术都是基于图像的两个基本 特性，图像灰度的不连续性和相似性理论。当基于灰度的不连续性时，灰度发生 陡峭变化的某些区域就会被划分开来。这种理论一般采用的方法是边缘、边界检 3 电子科技大学硕士学位论文 测技术。然而从灰度相似性的角度出发，灰度值相似的图像像素被归结在一起， 形成一个区域。依据这个准则，通常采用的技术是阈值分割、区域生长、集合， 分裂和合并。 在图像分割中，不同的算法通常基于不同的理论：主要包括统计理论技术、 几何分析、特性分析、信息论、滤波、图论，模糊集合和逻辑等。尽管人们经历 了很长时间，并投入很大的精力去研究图像的分割技术，但仍旧没有一种堪称“完 美”且适合所有图像和图像所有不同情况下不同分割的算法。在1 9 8 2 年，m a n 总 结出了分割实践性停滞不前的原因【5 1 。一是在大多数情况下，需要准确分割的目 标，其评估准则难以精确地定制；二是因为那些需要重点分割的区域与其它区域 相比通常没有特殊的区别。因此，对于不同类型的红外图像和不同分割要求的红 外图像，对应着不同的分割，且算法性能也不相一致。鉴于没有任何一种单独的 方法对所有的图像，或者所有的方法对某一类红外图像被公认为是最合适的。 红外图像质量比可见光图像要差，把目标从背景复杂、低信噪比的红外图像 中准确地检测出来，有一定的困难性。通过分析，发现噪声大致来源【7 】于热噪声、 散粒噪声、产生复合噪声、光子噪声、l 厂噪声等。为了达到好的分割效果，本 文将图像的预处理技术与分割技术联合起来研究。 1 2 2 红外图像预处理技术研究 对图像的预处理研究，可以从两个方向着手。一是对红外焦平面阵列进行非 均匀校正，二是对红外图像使用滤波技术进行平滑和降噪处理。 红外焦平面非均匀校正【9 】经历了几十年的发展，可以用于实践的算法大体分为 两类，一类是以选取辐射源为参照体，且必须在校正前完成定标的线性校正技术。 通常把常用的两点校正法【9 】，多点校正【l o 】，以及基于恒定统计的校正技术归为此类。 另外一类就是考虑场景因素，此类通常包含时域的高通滤波技术、人工神经网络 技术等。 第一类方法的实践价值比较强。目前，相当一部分工程师和研究人员的着眼 点依旧是完善和修正两点法，提高精度和算法的处理速度。后一类最近几年广受 关注，实际的应用性在不断地提高。但是两类技术都各有优缺，具体如表1 1 所示： 4 第一章绪论 表1 1 非均匀校正技术的性能分析 目前主要的研究方法优势劣势 线性非均两点定标校正法1 简单灵活1 需要提前定标 匀校正技多点定标校正法 2 实时性比较好2 对于漂移，不能实时校 术 基于恒定统计均的 3 运算速度较快，易 正。 非均匀校正 于实现。 非线性非时域高通滤波1 不需要参考源 1 较复杂，运算量大 均匀校正人工神经网络算2 良好的自适应能力2 硬件难以实现，实时性 技术差，应用不广泛 红外图像预处理技术中比较典型的方法大致分为三类：平滑滤波技术，频域 的滤波技术，还有形态学的滤波技术等。在平滑滤波技术中，比较通用的是线性 平滑滤波技术【1 0 1 ，维纳滤波【1 3 】，中值滤波【l l 】等。但是这类算法存在一些缺点，邻 域平均法可以在一定程度上消除噪声，但是消噪的同时目标边缘和噪声边缘共同 被模糊化处理，目标的边界也变得模糊。频域技术主要采用低通和高通滤波器， 它们的优点是可以保留图像的细节信息，但对于比较平坦，变化幅度缓和的背景， 噪声的滤除效果并不太好。自适应的w i e n e r 滤波受图像局部方差影响，局部方差 越大，就越容易获得好的平滑效果。它最大的难点是如何最大程度的抑制背景信 息，又能良好地保护目标图像的边缘细节信息。中值滤波器不需要图像的统计特 性，是一种非线性信号滤波处理技术，广泛运用在一维和二维图像滤波处理中。 它在实践检验中效果比较好，对滤除叠加白噪声和长尾噪声效果非常好，具有很 强的通用性。 1 2 3 红外图像分割技术研究 红外图像的分割技术发展到现在，人们已经提出近上千种的算法【6 1 。但通常， 红外图像分割按照三类【4 1 来划分：( 1 ) 边缘检测；( 2 ) 阈值分割和聚类； ( 3 ) 区域提取。但这只是简单粗略的划分，有时候某一种算法，会将几种方法揉和在 一起。参照1 9 7 8 年w e s z k a 4 , 7 1 的分类标准，门限处理的阈值分割方法主要包含三 种：基于全局门限的分割方法，局部门限分割和动态门限分割( 又叫自适应门限 分割) 。 电子科技大学硕士学位论文 边缘检测【4 】可以分为两大类，即串行边缘检测技术和并行边缘检测技术。串 行边缘检测技术性能依赖于初始边界点的选择是否合适。串行边界适用于目标形 状相对简单，背景分布较一致，边界具有先验信息的图像。在并行边缘检测技术 中，一组边缘点是否设定并不依赖于先前其它组的检测结果。不同组的边缘点的 检测是并行的，换句话说，边缘检测算子可以在一幅图像中的任何位置同时进行 计算。并行边界检测的重点是怎样选择窗口和算子能够使得边界像素的判定达到 局部最优。 最近这些年，一些学者又提出了一些结合特殊理论的分割算法 4 1 。例如：基于 神经网络、利用信息论原理、模糊集合和逻辑、以及小波分析和遗传算法等先进 的分割技术。 1 3 本论文主要工作内容 本文为了达到良好的图像分割效果，将图像的预处理技术与分割技术结合起 来进行研究。在对图像进行预处理的前提下，重点展开图像分割算法的研究。主 要内容包括以下几个方面： ( 1 ) 介绍红外图像噪声的主要来源、特点以及影响因素，概括说明红外图像 的三个主要组成部分：即目标、噪声和背景，并建立红外图像的数学结构模型。 ( 2 ) 深入研究红外图像的预处理问题，选取适合本课题的预处理算法。分析 多种滤波器( 如：平滑滤波器、频域滤波技术、形态学滤波技术) 的处理特性， 并在m a t l a b 环境下对图像进行滤波处理，通过仿真结果分析各种预处理技术的优 势和劣势。 ( 3 ) 将红外图像的预处理技术与分割算法结合起来，在图像进行预处理的基 础上，重点展开分割算法的研究，以获得更准确的分割结果。本文对全局和局部 门限分割的优缺点进行总结概括，不仅对大津法、双峰法、迭代法进行编程仿真， 还对大津算法进行了简化计算。接着对边缘检测技术进行详细的探讨，总结分析 串行边界和并行边界检测技术的优缺点，并对其中的微分算子边缘检测( 例如： c a n n y 算子，r o b e r t s 算子，p r c w i t t 算子，s o b d 算子) 和非线性拉普拉斯进行仿真 验证。最后，对前两大类的仿真结果进行分析，对其中的一些缺陷提出改良建议。 ( 4 ) 在进行了大量的算法仿真之后，提出了三种改进算法：改进的c a n n y 多 边缘检测与简化的o t s u 相结合的分割方法；利用图像灰度插值法对边缘检测进行 6 第一章绪论 改进的分割方法；改进的两类间最大模糊散度与形态学相结合的分割方法。最后 进行仿真验证，并分析结果。 ( 5 ) 对论文进行总结，并指出论文下一步相关的研究工作和未来可能的研究 方向。 7 电子科技大学硕士学位论文 第二章红外目标和噪声背景的理论分析 2 1红外系统结构及红外模型 ( 1 ) 红外成像系统结构 红外成像系统【1 8 】又叫红外热像仪，用来显示获得的热图信息。红外成像系统 的核心是红外探测器。图2 1 中，脉冲序列发生器和外接偏置电路的主要作用产生 需要的脉冲，和偏置电压，保证红外焦平面探测器( m f p a ) 工作在正常状态。然 后根据物体或者目标对象的红外辐射特性，通过一系列的光电转换，将转换了的 电信号以图像形式显现出来。 光 系 红外焦平 面阵列 图2 1 红外成像系统结构示意图 ( 2 ) 红外图像模型分析 通过前面章节对红外成像机理和上述系统的分析，可以初步得出一个结论。 任何一个红外图像都是由目标对象、背景因素，和不可忽视的噪声构成的。 用一个简单而又明了的模型【7 】描述如下： p ( x ，y ) = p a x ，y ) + p b ( x ，y ) + 以( x ，y ) ( 2 - 1 ) 式2 1 中，p ( x ，y ) 代表的是坐标位于空间( 工，y ) 处的红外图像像素点的灰度值； 只( x ，y ) 代表的是坐标位于空间( 工，y ) 处的目标像素的灰度取值；p b ( x , y ) 代表的是 坐标位于空间( 工，y ) 处的背景像素的灰度取值大小；以( 工，y ) 代表的是坐标位于空 间( 工，y ) 处，不包括背景在内的其它噪声的像素点灰度取值大小。 8 第二章红外目标和噪声背景的理论分析 2 2红外图像的噪声分析 噪声必定会夹杂在图像中，这就给目标分割带来一定的困难。红外噪声一般 从两个方面来考虑，一个是系统的噪声，这是由多个不确定因素造成的。现在一 些通用的方法是通过非均匀校正来减小噪声对信号的污染。 另外一方面是红外探测的固有噪声。依据红外探测器的成像原理，探测器的 噪声【7 】一般按不同的产生机理归为几类。 2 2 1 热噪声 图2 - 2 红外探测器噪声种类图 热噪声【7 1 ( t h e r m a ln o i s e ) ，也叫约翰逊噪声( j o h n s o nn o i s e ) 。它实质 上时一种暗电流，产生机理是由红外探测器导体部分载流子的随机起伏运动 引发的。 它受温度起伏的影响，但与频率变化无关。从某种角度来讲，热噪声是 不可避免的。随着温度的升高，热噪声越来越起主导作用。在带宽厂中均方 热噪声电压为： u ：，产4 k t r a f ( 2 - 2 ) 其中：其频谱密度为4 k t r ，与频率无关，这类噪声称之为“白噪声”。 2 2 2 电流噪声 红外探测器在工作的时候，即使不加偏置电压也往往存在偏置电流，从而产 生电流噪声。电流噪声7 】又叫调制噪声，电流噪声也被称为l f 噪声。理论公式表 示如下： 9 醯， 鳓州：营、， n 一q n 幻始删声敞呦囊篓 加肺艏瓣肺肺黼魄触黼籽戤 厂li、l 电子科技大学硕士学位论文 伽笋v ( 2 3 ) 其中口近似等于2 ，介于0 8 到1 5 之间，通常默认为l 。k 也为常数。而电压 与电流的关系为式2 4 所示： 爱，= 畦，r 2 ( 2 - 4 ) 对上式进行分析：在口，夕，k 为常数的前提下，且保持电流i 值恒定不变， 则电压与电阻r 成反比关系。记l 为电流方向材料的有效长度，则爱，= u 吖2 r 2 与 l 的大小变化成反比例关系。另外，记s 为电流方向材料的横截面积，随着s 的增 大，电流密度就对应地减小，从而爱，的值也降低。在i 恒定时，电流噪声的大小 与s 。1 的变化密切相关。经过推导得出： 趾气。2 尸2 等蝴肚等a f = c p 2 1 芦2 1 a f ( 2 - 5 ) 结论：电流噪声与均方电压或者横截面积的三次方成反比。其中c 是材料的 恒定系数。 2 2 3 产生一复合噪声 产生复合噪创9 1 是红外探测器噪声的一个主要来源。热噪声主要对应红外图 像的高频区域，而1 厂噪声主要占据低频区域，产生复合噪声主要对应中间频率 区域。它表示具有统计意义的载流子浓度的瞬间变化，而这个变化产生的主要原 因是载流子产生复合运动的无规则性。 假设理想的红外探测器，受到功率为p ，波长为乃的辐射，且光电子以每秒 q = r ( 1 一r ) h v 的速率产生，q 服从泊松分布。那么输出信号中均方噪声电流的变 化为； i 。2 = 2 e i v( 2 - 6 ) 其中f 是时间常数，江生，a f = i 1 。 考虑更加复杂的情况，可以推导得出产生一复合噪声的特征频率： z = 允f ( 2 7 ) 当频率小于特征频率时，噪声为恒定不变的值；当频率大于z ，噪声大小随频率 1 0 第二章红外目标和噪声背景的理论分析 的增加而下降。 2 2 4 散粒噪声 散粒噪声【8 1 广泛存在于光电探测器中。它的研究过程分为两个阶段，最初发现 是在真空电子管中，其次逐渐发展到p - n 结构成的半导体器件中。 在真空电子管构成的红外探测器中，假设二极管处在真空饱和发射状态，电 子阴极受到激发，发射出来的所有电子都可以到达阳极。阴极电子是没有任何发 射规律的。当离开阴极的时候，发射电子的初始速度为零，在电场的作用下加速 运动，到达阳极的时候导致阳极产生一个变化的电流。又因为阴极发射电子大量 的无规则运动，则阳极产生的电流在较短时间内是起伏变化的。推导过程如下所 示： 当电子离开阴极被发射出去时，在电场恒定的加速作用下，当速度为”时， 瞬时电流砸) 为： 砸) ：e v ( - t ) ( 2 8 ) 口 而，( f ) 为： v ( f ) = 屹二( 2 9 ) f 那么流过阳极阻抗上面的噪声电流，为： i = l e = 刀li ( t ) d t ( 2 - 1 0 ) 最终，电流噪声起伏的大小j 为： 厶- 2 卢丽丽= 【甩i ( t ) d t n i ( t ) d t 2 = ( 力一研e f ( f ) 西】2 = 荔f 2 ( t ) d t 对应的频域信息为： g ( 们2 去e 诞) e x p ( q 州) 出 2 去加去 而均7 ：r 隆亩由流为 ( 2 1 1 ) ( 2 - 1 2 ) 电子科技大学硕士学位论文 f - 2 - - 4 7 r n l g ( w ) 1 2 , , f = 2 n e 2 = 2 e i , f 以上公式中变量所代表的含义见表2 1 。 表2 1 均方噪声中各变量的含义 变量名称所代表含义 咋 电子到达阳极的运动速度 f ( f )瞬时电流 d电极间距( 假设恒定不变，为常数) f 电子在极间的渡越时间 _ - i平均阳极电流 2 i n 。5电流起伏( 散粒噪声) 一 万单位时间内从阴极到阳极发射的平均电子个数 g ( w )为f ( f ) 对应的频域变化 & l为阳极输出电流放大器的频宽 ( 2 1 3 ) 最后根据推导的结果得到一个结论：散粒噪声与电流和放大器频宽有关，而 与频率没有关系。 p n 结的光伏结构在红外探测器中使用比较多。与真空二极管相比，最大的不 同就是电流的双方向性。因此，对于它的研究是非常有意义的。对于p n 结的光 伏噪声考虑必须从三个方向进行，即p - n 结的正向偏压，无偏压，反向偏压等情 况。这里不再一一讨论，直接给出三种结论： ( 1 ) p - n 力n 正向偏压u 0 电流的均方噪声为： -2=2“7e庀ulnje x p ( - - ；- - l - = ) 、+ 1 j a y 2 z q o+o ( 2 ) p - n 结不加偏压，u - - 0 假设厶为背景的光生正向电流，为信号的光生电流， 大小，只为信号的辐射功率值。则光生电流的大小分别为： 厶= 笔乎s e c 丢 1 2 ( 2 - 1 4 ) 岛为背景的辐射功率 ( 2 一z s ) 第二章红外目标和噪声背景的理论分析 = 等产s c c 矗i d ( 2 1 6 ) 电流的均方噪声为： i n j - 4 e b r o + + l a f ( 2 1 7 ) ( 3 ) p - n 结加反向偏压，u 0 假设流过p - n 结的正向电流值为0 毫安，也就是满足反向偏压足够大的情况 下， a 没有光辐射时，散粒噪声电流的均方值大小为： t = 2 乩厶厂 ( 2 - 1 8 ) b 有光照进行辐射时，散粒噪声电流的均方值大小为 i n j = 2 e l i o + i p + i a 厶，q 一1 9 ) 由此得出一个结论：当红外探测器的p n 结工作在反向偏压的状态，散粒噪 声噪声可以降低o 5 倍，探测效率可以提高1 4 1 4 倍。 2 2 5 温度噪声 温度噪声川是红外探测器性能的一个制约因素，温度噪声的大小影响红外探 测器所能探测的最小辐射功率值。红外探测器与周围进行着包括辐射能量在内的 各种能量交换，其中热能交换导致了温度的变化，而时刻进行着的热交换不是固 定不变的，存在着起伏变化，这就导致了温度噪声的出现。 根据能量守恒定律，得出如下方程： c 掣+ k t ： ( 2 - 2 0 ) 以 。 根据朗之万( l a n g e v i n ) 函数： s t ( f ) = f s 丽o ( f ) f ( 2 2 1 ) 温度变化的均方值为： 矛= fw 阿= j c o 舶 ( 2 - 2 2 ) 电子科技大学硕士学位论文 对两边函数求取积分，则 万：s o ( f ) 4 k c 又因为在热力学理论中， 万k t 2 f = 一 c 最后，推导出热量功率的频谱密度函数为 s o ( ) - 4 k k t 2 在一定的频段范围内，热功率的均方值大小是 q 2 = ( f ) a f = 4 k k t 2 厂 以上公式中变量所代表的含义见表2 2 。 表2 2 温度噪声中各变量的含义 变量名称变量所代表含义 c红外探测器的热容量值大小 k红外器件与周围环境的热导总量 at红外探测器件的温度变化起伏 q ( f )单位时间内器件取得的平均热能 s r ( 厂) 温度变化所对应的频谱密度函数 s o ( 厂) 热辐射功率所对应的频谱密度函数 ( 2 2 3 ) ( 2 2 4 ) ( 2 - 2 5 ) ( 2 2 6 ) 由此，也得出一个结论：温度噪声的大小与频率无关，与热导大小成正比例 关系，与器件所处温度的二次方成正比例关系。 2 2 6 光子噪声 物体的红外辐射，从微观分解角度讲，可以把辐射源分解为多个独立发射的 源。换句话说，物体的红外辐射实质上是一个独立的不连续的过程。那么即使用 一个堪称理想的探测器进行红外辐射捕捉，最后得到的结果也仅仅是辐射均值。 这从另外一个角度揭露了一个问题，那就是探测器的输出功率必定是围绕着输出 功率均值上下范围内变化，由这个因素所起的噪声被称为光子噪声【引。 1 4 第二章红外目标和噪声背景的理论分析 光子进行发射的时候，杂乱无章没有规则可循，发射功率的微小变化用均方 差值进行描述表征： p 2 = 尸( f ) 一用2 = 8 4 七盯巧a f ( 2 2 7 ) 其中，p ( t ) 为某一时刻辐射发射功率值，p 为辐射功率平均值大小，p 2 为光 子辐射功率均方值大小变化，4 为背景的辐射面积大小，五为辐射时所处的环境 温度。 由公式2 2 7 可以推断出来，光子噪声的大小不仅与辐射面积有关，而且与物 体所处的绝对温度，以及频率带宽密切相关。这就给我们一个很好的提示，噪声 的减小可以从辐射面积，温度，频宽的等几个相关因素进行改良。 2 3 本章小结 本章主要介绍了红外图像成像系统的结构及红外图像的获取方法，并通过分 析红外图像的特点，建立了由目标、噪声和背景对应的数学结构模型。接着讨论 了红外图像噪声的主要类型，噪声的特点以及影响因素等。其中，主要的噪声包 括：热噪声、电流噪声、产生复合噪声、散粒噪声、温度噪声和光子噪声等。 本章的研究工作是为第三章红外图像的降噪处理，和第四章红外目标的分割 算法及其改进奠定理论基础。 电子科技大学硕士学位论文 3 1引言 第三章红外图像预处理技术研究 红外图像成像具有两个很