一種基于雙圖像傳感器信息融合的輻照圖像降噪技術(shù)研究.pdf

1、圖像傳感器已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)、生活、醫(yī)療、航空航天等各個領(lǐng)域，為人和機器提供了無法直接觸及的環(huán)境中的視覺圖像信息，擴展了獲取視覺信息的范圍。然而，在強輻射環(huán)境下，由于高能粒子與半導體成像器件作用，嚴重影響了圖像傳感器的成像質(zhì)量和使用壽命，使得人和機器利用圖像的效率下降。圖像融合技術(shù)能充分利用多傳感器的冗余信息，提高信息的利用效率，克服單一傳感器信息不全面的缺陷，已經(jīng)成為解決某些問題的關(guān)鍵技術(shù)。本文基于圖像融合技術(shù)，研究在強輻射環(huán)境下應(yīng)用

2、的雙圖像傳感器去除圖像輻照噪聲的方法，利用硬件冗余獲取的圖像信息，以消除輻照噪聲對圖像的干擾，提高圖像信息的利用率，利于觀測。
　　本文首先通過文獻調(diào)研和在強輻射環(huán)境下拍攝視頻、抽取樣本圖片的實驗方式，分析了圖像輻照噪聲的性質(zhì)和特點，并且從噪聲成因的角度，與椒鹽噪聲模型、高斯噪聲模型進行了比較。接著，根據(jù)圖像去噪的一般模型，分析椒鹽噪聲和高斯噪聲現(xiàn)有的常規(guī)去噪算法，考察圖像去噪問題的一般解法和基本原理。之后，針對輻照噪聲的特點，提

3、出采用雙圖像傳感器拍攝同一場景來獲取高冗余度的圖像信息，作為實驗樣本圖片?；诖耍ㄟ^MATLAB采用基于小波變換的圖像融合技術(shù)，驗證了基于圖像融合技術(shù)去除圖像輻照噪聲方案的有效性，并通過實驗與典型去噪算法的去噪效果進行了比較；之后在此基礎(chǔ)上，對基于雙圖像傳感器圖像融合技術(shù)的去噪算法做出了有針對性的改進：借助OpenCV采用Sobel梯度算子對比雙圖像傳感器的雙圖像信息，在圖像融合之前，通過檢測圖像中出現(xiàn)的多余邊緣來識別輻照噪聲，并在有

4、輻照噪聲的圖像上驗證了此方法的改進效果。最后，本文探究了視差對雙圖像傳感器在近景拍攝時可能阻礙圖像配準、降低本文去噪方案可行性的問題，結(jié)合雙圖像傳感器視差模型和實驗，提出并分析了在強輻射環(huán)境下使用圖像融合技術(shù)去除圖像輻照噪聲的約束條件。
　　本文的去噪算法驗證和比較實驗結(jié)果表明：基于圖像融合的去噪算法對于去除圖像輻照噪聲有效且優(yōu)于一些典型去噪算法，基于Sobel算子改進后的圖像融合去噪算法可使得去噪后的圖像具有更好的視覺效果。本文