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红外图像非均匀性校正和增强技术研究

作 者: 刘振龙
导 师: 赵春晖
学 校: 哈尔滨工程大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 红外焦平面阵列 非均匀性校正 盲元补偿 图像增强
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 57次
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内容摘要


由于红外成像系统具有抗干扰性能强、目标识别能力强、被动工作等特点,已被广泛的应用于军事和民用领域,是具有广阔发展前景的一种成像技术。因此,研制出高性能的红外成像系统具有重要的意义。红外焦平面阵列是成像系统的最重要的器件,它的性能直接影响着整个系统的运行。但是,受到当前技术水平和工艺水平的限制,红外焦平面阵列存在严重的非均匀性,并且红外图像具有对比度低、目标与背景区分不明显的缺点,针对红外焦平面阵列存在的这些问题,本文给出了有效的解决方法,主要工作如下:(1)针对传统基于神经网络校正算法结果存在图像模糊和伪像的问题,本文在分析问题产生原因的基础上,提出了有效的改进算法:使用可变参数非线性滤波器代替原算法中的均值滤波器。改进算法中使用的非线性滤波器参数可以根据局部图像细节信息的不同作相应的变化,校正结果不仅在清晰度方面有明显的改善,而且有效地消除了传统算法中存在伪像的问题。(2)在分析了盲元产生原因以及盲元与点目标之间区别的基础上,提出了基于二维线性外推理论的盲元检测算法,并在实验中对其进行了验证,有很好的检测效果。(3)针对红外图像具有整体亮度偏暗、对比度较低、目标与背景区分不明显的特点,结合模糊集理论、灰度变换和多分辨率图像融合等理论,提出了一种新的基于模糊集理论的红外图像增强算法。它在提高图像对比度的同时,能够更好地保留原始图像的细节信息,使得处理后的图像边缘信息更加明显。通过本文的研究,达到了红外图像非均匀性校正盲元补偿和图像增强的目的,这也为后续的图像处理和应用打下了坚实的基础。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第1章 绪论  10-16
  1.1 红外热成像技术研究现状  10-12
  1.2 课题的研究目的和意义  12
  1.3 红外图像预处理算法综述  12-15
    1.3.1 红外图像非均匀性校正研究现状  12-14
    1.3.2 红外图像盲元检测的研究现状  14
    1.3.3 红外图像增强的研究现状  14-15
  1.4 本文的主要工作及内容安排  15-16
第2章 红外成像非均匀性产生的原因和定义  16-20
  2.1 红外焦平面阵列成像特点  16-17
  2.2 红外焦平面阵列非均匀性产生的原因  17-18
    2.2.1 系统自身因素带来的非均匀性  17
    2.2.2 外界影响引入的非均匀性  17-18
  2.3 红外焦平面阵列空间响应非均匀性的定量评价  18-19
  2.4 本章小结  19-20
第3章 红外图像非均匀性校正算法  20-40
  3.1 基于定标的非均匀性校正算法  20-23
    3.1.1 一点温度定标法  20-22
    3.1.2 两点温度定标法  22-23
  3.2 基于场景的非均匀性校正算法  23-38
    3.2.1 基于卡尔曼滤波的非均匀性校正算法  23-29
    3.2.2 基于神经网络的非均匀性校正算法  29-34
    3.2.3 改进的神经网络校正算法  34-38
  3.3 本章小结  38-40
第4章 盲元检测算法分析  40-50
  4.1 盲元的定义  40-41
  4.2 盲元的特点  41-43
  4.3 盲元的检测和补偿  43-47
    4.3.1 基于统计量的检测  43
    4.3.2 基于双参考源的检测算法  43-44
    4.3.3 本文算法  44-47
  4.4 实验结果分析  47-49
  4.5 本章小结  49-50
第5章 红外图像细节增强  50-70
  5.1 图像空域增强基本算法分析  50-57
    5.1.1 灰度变换  51-53
    5.1.2 直方图修正算法  53-57
  5.2 图像频域增强算法  57-59
    5.2.1 理想高通滤波器  57
    5.2.2 高通巴特沃斯滤波器  57-58
    5.2.3 同态滤波器  58
    5.2.4 频域增强算法处理结果  58-59
  5.3 基于模糊集理论的图像增强算法  59-69
    5.3.1 传统模糊集理论图像增强算法  60-61
    5.3.2 模糊集理论改进算法  61-66
    5.3.3 实验结果分析  66-69
  5.4 本章小结  69-70
结论  70-71
参考文献  71-76
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  76-77
致谢  77

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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