声明
致谢
摘要
图目录
1.绪论
1.1 研究背景
1.1.1 红外成像系统概述
1.1.2 红外热成像原理及特点
1.2 红外图像去噪的相关技术
1.2.1 电路去噪
1.2.2 数字图像处理算法去噪
1.3 研究的内容
1.4 章节安排
2.图像去噪算法的数学理论基础
2.1 成像链路的噪声来源
2.1.1 随机噪声
2.1.2 固定模式噪声
2.2 图像去噪数学模型
2.2.1 Bayes-MAP去噪模型
2.2.2 正则化去噪模型
2.2.3 小波分解去噪模型
2.3 红外图像噪声及校正模型
2.3.1 红外热成像传感器噪声类型
2.3.2 红外图像噪声校正
2.4 本章小结
3.基于暗帧卡尔曼滤波的红外图像去噪
3.1 暗噪声
3.2 卡尔曼滤波器
3.2.1 贝叶斯滤波原理
3.2.2 卡尔曼滤波过程
3.3 基于暗帧的卡尔曼滤波
3.3.1 暗帧模型
3.3.2 状态与系统参数初始化
3.3.3 算法实现
3.4 实验结果与分析
3.5 本章小结
4.基于各向异性正则化的红外图像非均匀校正
4.1 各向异性去噪模型
4.1.1 红外非均匀性噪声模型
4.1.2 算法理论框架
4.2 基于GSM先验模型的各向异性正则化NUC算法
4.2.1 GSM先验模型
4.2.2 优化过程
4.2.3 数据测试与分析
4.3 改进的加权最小二乘的非均匀校正算法
4.3.1 加权最小二乘
4.3.2 优化过程
4.3.3 数据测试与分析
4.4 本章小结
5.基于加权梯度相似性的图像质量评价
5.1 结构相似性(SSIM)分析
5.2 W-GSIM方法
5.2.1 GSIM指数的结构
5.2.2 区域权重图(RWM)设计
5.3 实验结果与讨论
5.3.1 标准数据库上测评评价算法
5.3.2 红外图像质量评价实验
5.4 红外非均匀性校正及质量评价软件
5.4.1 图像输入模块
5.4.2 校正模块
5.5 本章小结
6.总结与展望
6.1 本文主要完成的工作
6.2 创新说明
6.3 展望
参考文献
作者简历及攻读博士学位期间主要的研究成果