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红外图像视觉效果增强技术的研究

作　者: 周欣
导　师: 林玉池
学　校: 天津大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 红外图像图像增强视觉效果去噪多尺度方向分析图像融合可见光图像
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

红外热成像技术在军事和民用等很多领域发挥着越来越重要的作用,它拓展了人类视觉认知极限,将人类的视觉感知范围由传统的可见光谱扩展到视觉不可见的红外辐射光谱区。但是,红外图像的对比度不高,视觉效果模糊,不利于进行观察和提取景物特征信息。对红外图像进行增强处理,提高红外图像的对比度,改善图像视觉效果,成为目前红外热成像领域研究的一个重要方面。研究、分析和总结了图像增强方法,并针对目前图像增强算法中普遍存在的图像局部细节保护和噪声滤除之间的矛盾,提出了基于单幅图像多尺度方向分析的红外图像增强方法和基于多源图像融合的图像增强方法。多尺度方向分析是近年来在小波分析的基础上发展起来的图像稀疏表示方法。论文将多尺度方向分析理论应用于红外图像的去噪增强处理中,提出一种基于NSCT (Nonsubsampled Contourlet)变换的红外图像增强方法。利用NSCT变换在处理图像几何结构方面的优势,对红外图像的噪声和边缘信息分别进行处理,从而能够在增强图像边缘和细节信息的同时抑制图像噪声。NSCT变换不但继承了Contourlet变换的多尺度、多方向性,同时还具备了平移不变特性,因此能够更好地保持图像边缘。近年来,多源图像的使用导致了信息表现形式的多样性,将多源图像合成到一幅图像中显示,不仅适合图像进一步的处理和分析,而且更满足了人类视觉感受的需要。图像融合技术可以将在同一时间、或不同时间获取的关于某个具体场景的多源图像信息加以综合,并生成一个新的有关此场景的描述。红外和可见光成像传感器是两种功能原理不同的图像传感器。红外成像传感器检测目标发出的不可见热辐射,而可见光成像传感器则通过吸收目标反射的可见光波段电磁波来实现对目标的探测。通过将可见光图像和红外图像这两种不同类型图像的融合,得到了单幅图像增强技术所达不到的视觉增强效果。面向视觉增强的图像融合技术主要问题在于如何将多源图像中的视觉信息有效的合成到一幅图像中去显示,并同时抑制源图像中的噪声,以增强融合图像的视觉效果。将多尺度方向分析方法与多源图像融合技术结合起来,提出了基于统计特性的图像融合增强方法和基于区域特性的图像融合增强方法。考虑到传感器噪声的存在,设计了基于统计模型的多源图像融合增强方法,不仅更有效地融合了多源图像的信息,而且抑制了传感器噪声对图像融合的影响。人类视觉系统对图像清晰度的判断是由区域内像素共同体现的。根据NSCT变换后的低频子带和高频方向子带的特性,设计了基于区域特性的图像融合方法,在增强融合图像视觉效果的同时,有效地保持融合图像的细节和纹理信息。经过红外与可见光图像的融合实验表明,面向视觉增强的图像融合技术能够明显改善单一传感器的不足,提高图像信息的利用效率,从而更为准确和全面地获取对目标或场景的信息描述。基于单幅图像多尺度方向分析的红外图像增强方法和基于多源图像融合的图像增强方法各有自己的特点。前者是针对单一图像采用多尺度方向分解的方法进行的变换域图像处理,以去除图像中的噪声并增强细节和边缘等有用信息;而后者是将多个图像传感器采集到的图像进行融合以得到比单一图像传感器更丰富的图像信息。这两类图像增强方法适用于不同的图像处理环境,均能取得较好的增强效果。

全文目录

中文摘要  3-5
ABSTRACT  5-11
第一章绪论  11-22
  1.1 课题的研究背景及意义  11-14
  1.2 图像增强技术概述  14-16
    1.2.1 图像去噪  14-15
    1.2.2 图像增强  15-16
  1.3 国内外研究现状  16-20
  1.4 论文的主要工作  20-22
第二章图像增强技术  22-36
  2.1 图像增强的分类  22-23
  2.2 空间域图像增强  23-29
    2.2.1 空间域图像增强原理  23-24
    2.2.2 直方图处理方法  24-28
    2.2.3 空间域滤波增强  28-29
  2.3 变换域图像增强  29-32
    2.3.1 频率域增强原理  29-31
    2.3.2 基于多尺度分析的图像增强  31-32
  2.4 基于融合的图像增强方法  32-33
  2.5 图像增强方法的评价  33-35
    2.5.1 主观评价  33-34
    2.5.2 客观评价  34-35
  2.6 本章小结  35-36
第三章基于多尺度方向分析的红外图像去噪  36-59
  3.1 多尺度方向分析的研究现状  36-39
  3.2 Contourlet变换  39-50
    3.2.1 拉普拉斯金字塔  41-42
    3.2.2 方向滤波器组  42-47
    3.2.3 Contourlet实现的塔式多方向滤波器组  47-48
    3.2.4 Contourlet变换的分析  48-50
  3.3 红外图像的获取与特点  50-52
    3.3.1 红外图像的获取  50-51
    3.3.2 红外热像仪的工作原理  51
    3.3.3 红外图像的特点  51-52
  3.4 红外图像去噪  52-58
    3.4.1 小波阈值去噪  53-55
    3.4.2 基于Contourlet变换的红外图像阈值去噪  55-58
  3.5 本章小结  58-59
第四章单幅红外图像的增强技术  59-69
  4.1 NSCT变换  59-64
    4.1.1 NSCT变换的构成  59-62
    4.1.2 NSCT变换的分析  62-64
  4.2 基于NSCT变换的红外图像增强  64-66
    4.2.1 增强红外图像视觉效果的主要问题  64
    4.2.2 基于NSCT变换的红外图像增强模型  64-66
  4.3 实验结果与分析  66-68
  4.4 本章小结  68-69
第五章基于融合的红外图像增强技术  69-88
  5.1 图像融合技术概述  69-75
    5.1.1 图像融合的研究内容  69-70
    5.1.2 图像融合的方法  70-72
    5.1.3 图像融合规则  72-74
    5.1.4 融合图像质量评价  74-75
  5.2 基于多尺度方向分析的图像融合增强方法  75-79
    5.2.1 基于统计特性的图像融合模型  75-78
    5.2.2 基于区域特性的图像融合模型  78-79
  5.3 实验结果与分析  79-87
    5.3.1 基于统计特性的图像融合实验  79-82
    5.3.2 基于区域特性的图像融合实验  82-86
    5.3.3 图像增强方法对比  86-87
  5.4 本章小结  87-88
第六章全文总结与展望  88-91
  6.1 总结  88-89
  6.2 展望  89-91
参考文献  91-101
发表论文和科研情况说明  101-102
致谢  102

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