红外图像数据处理方法研究开题报告.doc

中 北 大 学毕业设计(论文)开题报告学 生 姓 名：孔祥吉学 号：0705034133学 院、系：信息与通信工程学院电子工程系专 业：测控技术与仪器设计(论文)题目：红外图像数据处理方法研究指导教师:郑宾 2011 年 3 月 30 日 毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告1结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述：文 献 综 述1、 课题的研究背景及意义 红外图像是伴随着红外成像技术的出现而诞生的。红外热成像技术，又称为热成像技术，是一种辐射信息探测技术，红外热成像系统能够把物体表面自然发射的红外辐射分布转变为可见图像。因为不同物体或同一物体的不同部位具有不同的红外辐射特性(如温度和发射率)，所以系统可直观地显示其差异并将它们区分开来，转换成可见图像，从而将人类的视觉感知范围由传统的可见光谱扩展到裸眼看不到的红外辐射光谱区。支撑红外成像技术的理论与技术基础包括红外物理学、光电子学、现代信息处理技术、材料科学、精密光学机械和特种红外工艺等。由于红外传感器本身固有的特性，红外图像普遍存在着目标与背景对比度较差、边缘模糊等缺点，再加上目标距传感器较远，受到大气热辐射等因素影响，使红外图像信噪比和对比度较低，图像中的目标形状和纹理信息不足。因此必须对红外图像进行增强处理，以提高信噪比和对比度。传统的增强方法都有不同程度的局限性，必须寻找新的处理思想和手段，以能够最大限度地降低红外图像的噪声，突出图像中的有用信息并提高视觉效果。因此，本课题的研究既有一定的理论价值又有相当的实际应用前景。可见光图像感受和反映的是目标及背景反射来自太阳或其它物体光线强弱的差异，而红外图像感受和反映的是目标与背景自身向外辐射能量的差异，这两者都与构成目标及背景的材料、颜色及表面光亮度有关。由于红外图像和可见光图像存在着上述本质上的差异，这就决定了红外图像与可见光图像具有各自不同的特点。由于红外波段的辐射波长比可见光长，因而红外图像的空间分辨力比可见光低；红外辐射透过雾的能力比可见光强，所以红外成像可以克服部分视觉上的障碍而探测到目标，具有比可见光更强的穿透能力；红外成像系统的主要工作波段是在3-5 um和8-14 um两个被称为红外窗口红外波段，在这两个波段内，红外辐射的透射能力很强，其作用距离是可见光的3-5倍；由于红外成像和可见光成像方式和本质的不同，红外成像系统可以全天候工作，而可见光成像传感器则不能。另外，目标的可见光图像可能受到阴影的影响，而目标的红外图像则受阴影的影响较小。可见光图像传感器利用物体的不同部分对可见光不同的反射成像，图像具有较高的对比度和分辨率，但易受强光和烟雾干扰，不能在夜间工作，不适应全天候工作的需求；红外成像系统是利用景物对红外线的辐射差成像将红外辐射转换为可见光图像，利用场景内物体本身各部分辐射的差异获取物体图像的细节，所以红外图像的获取可不依赖于外部光线。由于红外图像所其有的上述特点，红外成像技术的应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤等领域。红外图像的质量在红外成像技术的各种具体应用中起着至关重要的作用。伴随着红外成像技术的广泛应用，红外图像的增强处理技术也逐渐成为科研人员研究的重点。2、 红外成像技术发展现状与未来趋势红外图像是灰度图像，没有彩色或阴影，所以对人眼而言，分辨率低，没有立体感；由于景物热平衡、光波波长较长、传输距离远和大气衰减等原因，造成红外图像空间相关性强、对比度低、视觉效果模糊；外界环境的随机干扰和红外成像系统的不完善，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可见光图像低。目前，红外成像系统突出的性能优点还远没有得到充分地发挥。因此，在开展红外成像系统性能研究的同时，各国的科研人员也在积极进行图像处理技术的研究。我国从上个世纪开始进行红外图像处理技术的研究工作。红外图像由于其自身的特点，处理方式与处理可见光图像的方式不完全相同，但红外图像的增强处理可借鉴可见光图像的处理方法。 对于某个特定的应用，通常根据增强处理需要达到的目的选择合适的增强算法，在具体应用中，针对红外图像的特点可以进行一些改进。 以硬件实现为最终目的的红外图像增强技术研究的核心任务是研制模块化图像实时处理系统，有效地提高成像系统的动态范围，抑制噪声，消除非均匀性，提高红外图像的质量。在红外图像的实时处理中，要求增强算法简洁、有效和易于硬件实现，因此采用直方图均衡、灰度变换等传统增强方法居多。一般的直方图均衡化增强方法对于红外图像的增强效果并不理想，有时会存在加强噪声的现象。为了克服直方图均衡化方法的不足，Virgil EVichers，Silverman J提出了直方图投影、平台直方图算法。其中，平台直方图算法是最有价值的算法，实现该算法的关键是平台值的选择，但是并没有提出一个选择平台阈值的合理准则，只是根据经验选择平台阈值；而直方图投影算法只是将图像中出现的灰度级在整个灰度空间进行等间隔分配，对背景噪声和目标做了相同的处理，对图像的增强效果不佳。在此之上，John BZimmerman提出了自适应直方图均衡，Jadwiga Rogowska等人提出了局部对比度扩展增强等方法。南京理工大学的陈文建等人根据红外烟幕遮蔽条件下目标热像的特征提出了一种减少红外烟幕遮蔽干扰时间的动态局部自适应直方图均衡化增强目标热像新方法。该方法采用一个滑动窗口动态地对感兴趣的目标区域计算不断变化的红外热像图的灰度分布，然后根据该区域局部直方图进行均衡化实现对整个窗口中像素的灰度级变换增强，该方法可直接用于热像仪数据处理的硬件系统中，有效改善了选定区域的目标红外图像。国防科技大学的邸慧等针对红外图像，采用双门限分割法进行图像分割，然后采用分段灰度变换法进行图像增强。 为了弥补使用单一方法进行图像增强处理的不足，针对某种应用领域，将两种或多种图像处理方法相结合，可以得到更为满意的结果。有学者将图像分割与传统的图像增强方法相结合，对红外图像进行处理，得到了较好的增强效果。Yajun Fang等人在汽车上的行人检测系统中应用了红外图像目标与背景的水平分割以及竖直分割的相结合，得到了较为优异的红外图像增强处理视觉效果。小波分析方法是近十余年来发展起来的一个重要的数学分支，其数学形式化体系已经建立，把小波理论应用于红外图像处理也是近年来学者们的研究课题，其结果已经初步体现了小波分析在该领域的应用前景。国防科技大学的宫武鹏等人将小波变换理论应用于红外图像处理，提出一种基于小波变换的红外图像对比度增强方法。对低对比度的红外图像施行小波变换，得到其多尺度梯度分布；合理地增强其在各个尺度上的梯度模值，直接扩大尺度空间图像的动态范围，既增强了图像的对比度，又控制了噪声。西南交通大学的张瑾提出了一种基于小波系数阈值处理的红外图像去噪方法，该方法针对红外图像的噪声分布特性，对红外图像中的乘性噪声进行对数变换，使乘性噪声变为加性噪声，并对变换后红外图像的小波变换系数进行阈值处理实现图像去噪。常用的基于小波变换的图像增强方法是将图像变换到频率域进行处理。在频率域中边缘等细节和噪声均对应于高频子带，而且系数值都较小，当采用增强算法时不可避免的会放大噪声，使得增强图像细节和抑制噪声成为一对难以解决的矛盾。形态学锐化方法基本原理为结合形态学腐蚀与膨胀两种运算，选取一定尺度，先对图像每点分别作腐蚀与膨胀运算，然后在得到的灰度中选取离原灰度最近者，若距离相等，则保持图像灰度不变。但是基本的形态学锐化方法由于没有区分边缘与平坦区，没有对噪声采取措施进行抑制，虽然能锐化边缘，但视觉效果不佳，而且其形态学结构不能根据边缘自动调整。南京理工大学的冯国进等人提出了一种基于形态学的红外图像边缘增强方法，改进了基本的形态学锐化方法，能有效地增强边缘并平滑噪声，改善视觉效果。 遗传算法是模拟自然界生物进化过程的计算模型。它依据适者生存，优胜劣汰的进化原则对包含可能解的群体反复进行遗传操作，找出最优或近似最优解。在图像处理中，遗传算法在图像压和编码、图像分割、图像重建、特征提取等方面已经被广泛采用，并且获得较好的处理结果。偏微分方程方法作为当前图像处理的方法之一，已经取得了长足的发展和进步，目前它所涉及的范围几乎遍布图像处理的各个领域。偏微分方程增强技术能够较好的克服图像噪声与边缘之间的矛盾，使图像去噪的同时保持边缘位置和图像细节。中国科学技术大学的王超针对红外图像噪声较大的特点，在考虑噪声抑制的基础上，设计了梯度场自适应放大系数来防止目标梯度场动态范围过大而产生的伪影效应，结合这个梯度场的数据依赖关系和图像自身的平滑性约束，对红外图像实现了有效的增强。除上述几种常用红外图像增强算法外，目前研究者们也将新型的图像表示工具引入到红外图像增强处理的实际应用中，以便将图像中的边缘轮廓信息捕捉到不同尺度、不同方向的子带中，以利于进一步的处理和分析，在对红外图像的增强处理中取得了较为满意的效果，如多尺度方向分析理论在红外图像处理领域也得到了很好的尝试和应用。由于图像增强技术还没有统一的评价准则，主要是根据人眼的主观判断决定，基于人类视觉特征的图像增强技术也成为一种研究趋向。Kamel等人提出了基于人类视觉模型的图像平滑方法，在Gabor滤波的基础上，结合人眼的生理特性，使平滑后的图像比原图像有更好的视觉效果。总之，在各种红外图像的增强方法中，如何较好地解决增强边缘与抑制噪声这一对矛盾，以及如何利用人类的视觉特性来抑制噪声，提高图像的视觉效果值得进行深入的研究。参考文献： 1杨帆等数字图像处理与分析北京：北京航空航天大学出版社.2007.10 2伯晓晨MATLAB工具箱应用指南M北京：电子工业出版社.2003 3王家文，曹宇Matlab6.5图形图像处理M国防工业出版社.2004.5 4张新平Matlab图形图像处理在材料研究中的应用J铸造术.2003 5余成波数字图像处理及matlab实现M重庆:重庆大学出版社.2003.6 6孙兆林MATLAB6.x图像处理M北京:清华大学出版社.2002 7王远超红外图像锐化实用算法的研究与实现南京理工大学硕士学位论文.2004 8蔡毅等对红外成像技术发展的几点看法红外技术2000(3):1-6 9彭焕良热成像技术发展综述.激光与红外1997.27(3):131-136 10周建勋，王利平，刘斌红外图像产生原因分析红外与激光工程.1997.26(3) 11朱虹等数字图像处理基础北京:科学出版社，2005 12 Rafael C. 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