基于人眼视觉特性红外图像增强算法研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重麽鱼g电态堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位敝储繇曼lj夺日日签字吼驯乡年局彦日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重麽由＆电太堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授

2、权重迭由g史态堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：到弘桶签字日期：加侈年钿?日导师签名：代乡’签字日期：勿哆年易月宕目摘要在红外热成像过程中，由于大气衰减和成像系统器件固有缺陷等因素，导致红外图像对比度差、边缘细节模糊以及信噪比低，这严重影响了目标观察的有效性和准确性，因此有必要对其进行增强处理。课题由红外成像机理入手，在分析总结红外图像特征的基础上，从对比度增强、边缘细节增强及滤除噪声增强三方面，对

3、比分析几种经典增强算法。总结出其算法存在的问题，即这些算法单纯从工程技术领域出发，在增强红外图像对比度或边缘信息时，图像噪声没被有效抑制。由于图像效果的最终评估者是人类的视觉，如果在增强图像时能充分考虑人眼的视觉特性，将会有效的改善图像增强效果。为此，结合人眼的视觉特性，对经典算法进行改进，较好解决上述问题。针对传统灰度变换算法在增强红外图像对比度时，存在背景噪声过增强问题，结合红外图像特征，提出了基于人眼灰度辨别力特性的增强算法。该算法根据人类视觉在不同背景灰度下分辨目标的能力不同，通过调整灰度变换曲线，使红外目标映射到人眼分

4、辨的敏感区域，同时使背景噪声映射到人眼分辨的不敏感区域，从而有利于人眼辨别目标。经测试，与传统灰度变换方法相比，该算法能够突出图像的目标，提升其对比度，同时能较好的抑制噪声。针对经典边缘细节增强算法在增强图像边缘细节时，存在图像整体对比度不高、噪声抑制效果差缺陷，对其进行改进，提出了结合视觉侧抑制特性的边缘增强算法。通过模拟人眼视觉系统(HVS)处理图像信息机制，包括人眼的亮度适应、视觉神经节细胞感受野的侧抑制特性、人眼的边缘及纹理掩盖特性，以实现图像边缘细节信息的增强。该算法首先将原始红外图像变换到人眼作用域，并通过侧抑制位置

5、滤波和单高斯亮度滤波的双边滤波，近似分离图像的高频分量与低频分量，然后对低频分量进行Gamma拉伸，以增强图像的整体亮度及对比度，对高频分量进行‘S’形曲线Sigmoid拉伸变换，以增强图像的边缘细节信息。经测试，与反锐化及同态滤波两种边缘增强算法相比，该算法能够有效增强图像的边缘细节信息及对比度。关键词：红外图像增强，人眼灰度辨别力，视觉侧抑制，HVS重庆邮电大学硕士论文IIAbstractIntheprocessofinfraredimaging，duetotheatmosphericattenuation，detectso

6、fimagingsystemandotherfactors，infraredimagehasdisadvantagesofpoorcontrast，blurrededgedetailsandlowSNR(SignalNoiseRatio)．Thereforeitisnecessarytoenhancetheinfraredimage．Theresearchissueanalysisseveralclassicalenhancementalgorithms，andcomparesthemfromthreeaspectsofcont

7、rastenhancement，edgedetailenhancementandnoisefilteringenhancement，basedonanalyzingandsummarizingthecharacteristicsofinfraredimage．Theclassicalalgorithmshavesomedetects．Amongthesedetects，themostseriousisthatnoisehasnotbeeneffectivelyinhibitedduringenhancingthecontrast

8、andedgeinformationofinfraredimages，becauseofmainlyfromthefieldsofengineeringtechnology．Owingtothefinalassessmentoftheeffectoftheinf