基于双正交小波变换的红外图像处理研究

摘要

红外技术是人类认识和探索自然的一种新工具，并广泛应用在生物、医学、地质学等科学领域以及军事方面。由于自然环境以及红外设备固有特性，红外图像易被噪声污染，且红外图像的清晰度远不如可视图像，如何改善红外图像的视觉效果和提高辨识度是现在红外图像处理研究的主要方向。人们在利用红外图像进行分析时，希望同时综合可见光信息与红外信息，图像融合为这种想法提供了一个有效的方法。
　　文中主要以双正交小波变换为基础对红外图像的去噪、匹配以及融合算法进行研究。针对折衷阈值去噪算法的不足提出改进的对数阈值函数，结合空间选择性噪声滤波(Spatially Selective Noise Filtration，SSNF)去噪算法，提出基于双正交小波和相关性的自适应阈值去噪算法;根据红外图像与可见光图像的特征以及基于特征的图像匹配技术，提出基于Canny边缘归一化相关的匹配算法;针对传统的亮度、色度、饱和度(Intensity Hue Saturation，IHS)融合算法的不足，提出基于目标提取和双正交小波变换的IHS融合算法，并针对小波变换中高频分量与低频分量分别提出适合的改进融合规则。通过与其它算法进行对比实验，表明文中提出的图像处理算法具有更好的效果。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题背景及研究的目的

1．2 国内外发展现状

1．2．1 红外图像去噪的国内外发展现状

1．2．2 红外图像匹配及融合技术国内外发展现状

1．3 本文主要研究内容

第2章 红外图像处理相关理论

2．1 多分辨分析理论

2．1．1 L2(R)空间与傅里叶变换

2．1．2 双正交多分辨率分析

2．2 红外图像去噪的相关理论

2．2．1 红外图像特征

2．2．2 红外图像噪声分析

2．2．3 传统阈值去噪算法

2．2．4 传统SSNF去噪算法

2．3 图像匹配的相关理论

2．3．1 常用图像匹配数学模型

2．3．2 基于特征的图像匹配技术

2．3．3 归一化相关法

2．3．4 Housdoff距离

2．4 图像融合的相关理论

2．4．1 图像融合层次介绍

2．4．2 图像融合的常用方法

2．4．3 常用图像融合规则

2．5 本章小结

第3章 红外图像去噪算法和图像匹配算法

3．1 改进红外图像去噪算法

3．1．1 改进小波阈值函数

3．1．2 图像噪声各尺度间关系及改进阈值公式

3．1．3 基于双正交小波变换和相关性的自适应阈值去噪算法

3．2 红外图像与可见光图像匹配算法

3．2．1 边缘特征提取

3．2．2 基于边缘的归一化相关匹配算法

3．3 实验结果

3．3．1 红外图像去噪实验结果

3．3．2 图像匹配实验结果

3．4 本章小结

第4章 红外图像与可见光图像融合算法

4．1 IHS图像融合算法

4．1．1 RGB-IHS变换

4．1．2 红外图像与可见光图像融合步骤

4．2 基于直方图匹配的IHS图像融合算法

4．3 基于目标提取和双正交小波变换的IHS图像融合算法

4．3．1 算法整体描述

4．3．2 基于目标提取的融合策略

4．3．3 基于双正交小波变换的融合策略

4．4 实验结果

4．5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢