紅外圖像處理中的關(guān)鍵算法研究.pdf

1、紅外成像技術(shù)在軍事和民用等許多領(lǐng)域正獲得日益廣泛的應(yīng)用。然而，紅外成像系統(tǒng)受限于器件本身及其成像機(jī)理，使其所成的紅外圖像不夠理想，性能優(yōu)點遠(yuǎn)未得到充分體現(xiàn)。因此，在進(jìn)行紅外成像系統(tǒng)研究的同時，還需要積極進(jìn)行相關(guān)圖像處理的技術(shù)研究。
　　 本論文深入研究了紅外成像及相應(yīng)的圖像處理技術(shù)，針對紅外焦平面陣列成像系統(tǒng)的非均勻性、圖像增強和目標(biāo)邊緣檢測，研究并提出了相應(yīng)的三種紅外圖像處理算法：
　　 首先，針對紅外焦平面陣列成像系

2、統(tǒng)普遍存在的非均勻性問題以及器件響應(yīng)參數(shù)漂移和響應(yīng)非線性對非均勻性校正的影響，提出了一種基于分段線性模型的卡爾曼濾波器非均勻性校正算法。該算法在線性模型下，對紅外焦平面陣列中每個探測器建立狀態(tài)方程和測量方程，進(jìn)而得出基于卡爾曼濾波器的非均勻性校正的迭代式。在此基礎(chǔ)上，提出了利用探測器響應(yīng)的分段線性模型對該算法進(jìn)行擴(kuò)展，以有效地克服響應(yīng)非線性對非均勻性校正的影響。仿真實驗結(jié)果表明：改進(jìn)的卡爾曼濾波器非均勻性校正算法不僅繼承了原算法利用場景

3、信息來最優(yōu)地更新增益和偏置參數(shù)的估計，較好地解決了響應(yīng)參數(shù)隨時間漂移對校正性能的影響，而且在一定程度上降低了響應(yīng)非線性影響非均勻性校正性能的問題，從而獲得了更好的非均勻性校正效果。
　　 其次，針對紅外圖像對比度差、信噪比低的特點，提出了一種基于多尺度形態(tài)小波變換的紅外圖像邊緣增強算法。該算法利用多尺度形態(tài)小波變換對圖像進(jìn)行分解，提取圖像的多尺度邊緣特征，然后通過非線性增強算子來改變邊緣特征的強度，最后利用多尺度形態(tài)小波反變換重

4、構(gòu)圖像，以實現(xiàn)圖像邊緣的對比度增強和背景抑制。利用兩組不同的真實紅外圖像進(jìn)行了仿真實驗，實驗結(jié)果驗證了該算法能有效地保持和增強目標(biāo)的邊緣信息，獲得了較好的增強效果。
　　 第三，為了有效地對目標(biāo)進(jìn)行邊緣檢測，實現(xiàn)目標(biāo)分割，提出了一種基于提升格式小波變換和Snake模型的紅外圖像邊緣增強與分割算法。該算法采用提升格式小波變換對原圖像進(jìn)行增強，以提升圖像中目標(biāo)與背景的對比度，而后利用Snake模型對目標(biāo)的邊緣進(jìn)行提取，最終實現(xiàn)目標(biāo)的