毕业论文《红外图像增强算法研究》

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1、编号春理工久钦皿ChangchunUniversityofScienceandTechnology本科生毕业设计红外图像增强算法研究Infraredimageenhancementalgorithm学生姓名专业学号指导教师学院二O—三年六月摘要随着现代红外技术的快速发展,红外热成像系统被广泛应用于军事,民用领域。由于红外成像机理,导致了红外图像貝有高背景!低对比度!灰度范围窄!信噪比较低的特点。这些问题严重影响红外图像的成像质量,使得口标不易辨认,成像效果不理想。为了提高红外图像的质量,需要对获得的红外图像进行必要的增强处理,使其更适于

2、人眼观察。因此,对红外图像进行增强去噪处理是红外图像处理技术中的一个极为重要的环节。木文以红外图像的特征及经典增强方法为理论基础根据实时处理要求和H适应原理,提出了基于平台直方图的白适应红外图像增强算法;为了突出目标细节,提出了一种非线性拉伸门适应增强算法;本文提出的改进方法简单易行,运算量小,易于实时处理,对于某些图像取得了比现有增强方法更好的效果。关键词:红外图像图像增强平滑锐化AbstractWiththerapiddevelopmentofmoderninfraredtechnology,infraredthermalimagi

3、ngsystemsarewidelyusedinmilitaryandcivilianfields.Becauseinfraredimagingmechanism,resultinginahighbackgroundofinfraredimages!Lowcontrast!Grayscalerangenarrow!LowSNRcharacteristics.Theseproblemsseriouslyaffecttheimagequalityoftheinfi-aredimage,sothatthetargetisnoteasytoid

4、entify,imagingresultsarenotsatisfactory.Inordertoimprovethequalityoftheinfraredimage,theneedforaccesstotheinfraredimageenhancementprocessingnecessarytomakeitmoresuitabletothehumaneye.Therefore,theinfraredimageenhancementanddenoisingprocessingisaninfraredimageprocessingte

5、chnologyinaveryimportantpart.Inthispaper,thecharacteristicsandclassicinfraredimageenhancementmethodbasedonthetheorybasedonreal-timeprocessingrequirementsandadaptiveprinciple,aplatform-basedadaptivehistograminfraredimageenhancementalgorithm;objectivesinordertohighlightthe

6、details,weproposeanon-linearstretchingadaptiveenhancementalgorithm;thesimulationresultsshowthattheimprovedmethodproposedinthispaperissimple,lesscalculationandeasyreal-timeprocessing,forsomeimageenhancementmethodachievedbetterthantheexistingresults・Keywords:infraredimage;

7、imageenhancement;smooth;sharpening目录摘要IAbstractII第一章绪论11.1红外成像技术及其发展概况11・2课题的研究意义11.3红外图像增强算法的研究现状及发展趋势2第2章红外图像的产生机理及统计特征分析32.1红外图像的产生机理及特点32.1.1红外热成像系统简介32.1.2红外图像及其特点42.2红外图像的噪声分析52.3红外图像中的非均匀性分析72.4数字图像的数学表示72.5红外数字图像的对比度和空间分辨率92.6红外图像直方图92.6.1直方图的概念9第3章红外图像增强算法研究113.

8、1红外图像增强算法基本分类113.2红外图像增强的基本算法113.2.1灰度变换113.3直方图均衡化123.3.1直方图均衡原理123.3.2直方图均衡算法133.3.3直方图均衡的特点153.3.4实验

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