基于人眼視覺特性的紅外圖像增強(qiáng)算法研究.pdf

1、在紅外熱成像過程中，由于大氣衰減和成像系統(tǒng)器件固有缺陷等因素，導(dǎo)致紅外圖像對比度差、邊緣細(xì)節(jié)模糊以及信噪比低，這嚴(yán)重影響了目標(biāo)觀察的有效性和準(zhǔn)確性，因此有必要對其進(jìn)行增強(qiáng)處理。
　　 課題由紅外成像機(jī)理入手，在分析總結(jié)紅外圖像特征的基礎(chǔ)上，從對比度增強(qiáng)、邊緣細(xì)節(jié)增強(qiáng)及濾除噪聲增強(qiáng)三方面，對比分析幾種經(jīng)典增強(qiáng)算法。總結(jié)出其算法存在的問題，即這些算法單純從工程技術(shù)領(lǐng)域出發(fā)，在增強(qiáng)紅外圖像對比度或邊緣信息時(shí)，圖像噪聲沒被有效抑制。由于

2、圖像效果的最終評估者是人類的視覺，如果在增強(qiáng)圖像時(shí)能充分考慮人眼的視覺特性，將會有效的改善圖像增強(qiáng)效果。為此，結(jié)合人眼的視覺特性，對經(jīng)典算法進(jìn)行改進(jìn)，較好解決上述問題。
　　 針對傳統(tǒng)灰度變換算法在增強(qiáng)紅外圖像對比度時(shí)，存在背景噪聲過增強(qiáng)問題，結(jié)合紅外圖像特征，提出了基于人眼灰度辨別力特性的增強(qiáng)算法。該算法根據(jù)人類視覺在不同背景灰度下分辨目標(biāo)的能力不同，通過調(diào)整灰度變換曲線，使紅外目標(biāo)映射到人眼分辨的敏感區(qū)域，同時(shí)使背景噪聲映射

3、到人眼分辨的不敏感區(qū)域，從而有利于人眼辨別目標(biāo)。經(jīng)測試，與傳統(tǒng)灰度變換方法相比，該算法能夠突出圖像的目標(biāo)，提升其對比度，同時(shí)能較好的抑制噪聲。
　　 針對經(jīng)典邊緣細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法在增強(qiáng)圖像邊緣細(xì)節(jié)時(shí)，存在圖像整體對比度不高、噪聲抑制效果差缺陷，對其進(jìn)行改進(jìn)，提出了結(jié)合視覺側(cè)抑制特性的邊緣增強(qiáng)算法。通過模擬人眼視覺系統(tǒng)(HVS)處理圖像信息機(jī)制，包括人眼的亮度適應(yīng)、視覺神經(jīng)節(jié)細(xì)胞感受野的側(cè)抑制特性、人眼的邊緣及紋理掩蓋特性，以實(shí)現(xiàn)圖像