主动式红外成像系统的图像处理与分析方法研究

摘要

目前主动红外成像技术已经得到了快速发展，在安全防护，军事以及科学等领域的应用越来越广泛。它拥有可分辨性，直观性好、便于计算机处理等优点。在实际应用中，由于光学镜头，探测器限制以及大气吸收和散射的影响，主动红外图像并不能满足人们应用的要求。因此，需要针对主动红外图像进行增强处理与分析，从而改善其视觉效果。
　　本文最初对红外成像技术的基础原理进行了介绍，其次成功构建一个选用LED红外探照灯的主动式红外成像系统;该系统由LED探照灯、光学物镜、重重的CCD低照度摄像机、视频图像采集卡、PC与其他辅助设备构成。编程实现了一个主动红外视频图像采集控制系统软件，并进行了视频图像采集实验和结果分析。
　　在对主动红外图像进行处理时，首先介绍了主动红外图像的特点以及几种常用的红外图像处理算法。由于探照灯照射，外界光照环境，大气吸收和随机散射等原因，使得主动红外图像普遍存在图像对比度底、图像亮度不均匀或不足、噪声影响大以及图像视觉效果差等缺点，直接影响后续的目标识别、跟踪等操作。因此，针对主动红外图像必须进行增强处理的深入研究。基于Retinex理论的图像增强算法能有效地增强图像的视觉效果，改善其亮度均匀性;而频域非线性外推算法能在增强图像目标的边缘细节同时，使增强后的图像具有更好的视觉效果。本文基于小波分析方法，采用基于双边滤波的Retinex算法和频域非线性外推算法相结合的方法，提出了一种有效的主动红外图像增强方法。该方法首先对红外图像进行小波分解，对分解后的低频分量利用基于双边滤波的Retinex算法进行处理，从而改善其亮度均匀性及其视觉效果;对小波分解后的高频分量进行边缘提取，采用频域非线性外推法对边缘进行高频成分增强，然后对红外图像进行小波重构获得最后的增强结果。实验结果表明采用本文提出的方法可以提高红外图像亮度均匀性，突出其边缘细节以及改善其视觉效果。
　　运动目标检测是在图像序列中提取与背景存在着相对运动的前景目标，并保存一些相关数据，为后续的目标跟踪等更高级的运动分析做好准备。由于应用环境的动态变化以及主动红外图像序列中的复杂性，使得运动目标检测成为了一项困难的工作。本文提出了一种有效的主动红外图像序列运动目标检测方法。该方法首先采用混合高斯模型方法进行运动目标检测，然后采用复合多结构元形态学算法解决噪声消除和目标内部空洞问题。实验结果表明该方法可以有效地实现主动红外图像序列中运动目标的检测。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．2 课题的研究现状

1．3 课题主要内容与成果

第二章 主动式红外成像系统设计

2．1 主动式红外成像系统分类

2．2 主动式红外成像系统的工作原理

2．3 主动式红外成像系统的成像过程

2．4 主动式红外成像系统的设计

2．4．1 系统设计的方案

2．4．2 红外照明光源的选择

2．4．3 物镜和摄像机的选择

2．4．4 图像采集卡的选择

2．5 主动式红外成像系统的实现

2．6 实验结果分析

2．7 本章小结

第三章 主动式红外成像系统的图像增强方法研究

3．1 主动红外图像的特征

3．2 红外图像增强的基本算法

3．2．1 灰度变换

3．2．2 直方图均衡化

3．2．3 其他常用的红外图像增强算法

3．3 Retinex理论的图像增强算法

3．3．1 Retinex理论

3．3．2 基于Retinex理论的图像增强算法

3．3．3 基于双边滤波的Retinex算法

3．4 基于小波变换和Retinex理论的主动红外图像增强方法

3．4．1 小波变换

3．4．2 频域非线性外推增强

3．4．3 联合频域非线性外推和Retinex理论的小波域图像增强方法

3．4．4 实验结果及分析

3．5 本章小结

第四章 主动红外图像序列中的运动目标检测方法研究

4．1 图像序列中的运动目标检测方法

4．1．1 帧间差分法

4．1．2 光流法

4．1．3 背景差分法

4．2 主动红外图像的混合高斯模型运动目标检测方法

4．2．1 混合高斯模型运动目标检测方法

4．2．2 复合多结构元素的形态学滤波

4．2．3 实验结果分析

4．3 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 论文工作总结

5．2 今后工作展望

致谢

参考文献