红外图像的处理及其MATLAB实现

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Matlab中的遥感图像处理与分析方法

遥感图像处理与分析是遥感技术的重要组成部分，它包括对获取的遥感图像进

行预处理、增强、分类、信息提取等一系列操作。Matlab作为一种强大的科学计

算软件，提供了丰富的工具箱和函数，广泛应用于遥感图像处理与分析领域。本文将介绍Matlab中一些常用的遥感图像处理与分析方法，并探讨其在实际应用中的

价值。

一、遥感图像的读取与显示

在进行遥感图像处理与分析之前，首先需要将遥感图像读取到Matlab中。Matlab提供了多种读取图像的函数，如imread、multibandread等。通过这些函数，可以将遥感图像以矩阵的形式存储在Matlab的变量中，方便后续的处理。

读取遥感图像后，我们可以使用imshow函数在Matlab中显示图像。通过调整imshow函数的参数，可以实现对图像的缩放、亮度、对比度等的调整。此外，Matlab还提供了imtool函数，可以在一个窗口中同时显示多幅图像，方便进行比

较和分析。

二、遥感图像的预处理

遥感图像的预处理是遥感图像处理与分析的重要步骤之一。预处理的目的是消

除图像中的噪声、增强图像的对比度、调整图像的亮度等，为后续的处理提供更好的数据基础。

在Matlab中，可以使用多种函数实现遥感图像的预处理。例如，imadjust函数

可以调整图像的亮度和对比度，imnoise函数可以在图像中添加噪声，medfilt2函数可以进行中值滤波，去除图像中的椒盐噪声等。此外，Matlab还提供了一些专门

用于遥感图像处理的工具箱，如Image Processing Toolbox、Computer Vision Toolbox等，这些工具箱提供了丰富的函数和工具，便于进行图像的预处理操作。

基于Matlab的红外图像处置算法研究

摘要 ................................................................ Abstract ........................................................... I 第1章绪论 .. 0

1.1研究背景和意义 0

1.2国内外研究现状及进展趋势 (1)

1.3论文的要紧内容安排 (3)

第2章红外图像的介绍 (5)

2.1红外热成像技术的介绍及其特点 (5)

2.2红外图像产生原理和红外图像的特点 (5)

2.3红外图像的直方图介绍 (6)

2.4红外图像的性质分析（对照度、分辨率、噪声） (7)

2.5本章小结 (8)

第3章红外图像增强算法研究 (9)

3.1红外图像增强处置整体介绍 (9)

3.2空间域增强 (10)

3.2.1空域变换、对照度增强 (11)

3.2.1.1分段线性变换 (11)

3.2.1.2图像反转 (14)

3.2.1.3对数变换 (15)

3.2.1.4直方图均衡化 (16)

3.2.1.5直方图规定化 (19)

3.2.2空域滤波增强 (21)

3.2.2.1均值滑腻滤波 (21)

3.2.2.2中值滑腻滤波 (23)

3.2.2.3 线性锐化滤波 (25)

3.2.2.4 非线性锐化滤波 (27)

3.3频域增强 (28)

3.3.1低通滤波 (29)

3.3.2 高通滤波 (30)

3.4其他经常使用的及改良后的红外图像增强处置算法 (31)

3.5本章小结 (32)

第4章结论 (33)

基于Matlab的红外图像处理算法研究附录：源程序

源程序：

1、线性变换增加对比度：

X1=imread('pout.tif');

figure,imshow(X1)

f0=0;g0=0;

f1=70;g1=30;

f2=180;g2=230;

f3=255;g3=255;

figure,plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3]) axis tight,xlabel('f'),ylabel('g')

title('intensity transformation')

r1=(g1-g0)/(f1-f0);

b1=g0-r1*f0;

r2=(g2-g1)/(f2-f1);

b2=g1-r2*f1;

r3=(g3-g2)/(f3-f2);

b3=g2-r3*f2;

[m,n]=size(X1);

X2=double(X1);

for i=1:m

for j=1:n

f=X2(i,j);

g(i,j)=0;

if (f>=0)&(f<=f1)

g(i,j)=r1*f+b1;

elseif (f>=f1)&(f<=f2)

g(i,j)=r2*f+b2;

elseif (f>=f2)&(f<=f3)

g(i,j)=r3*f+b3;

end

figure,imshow(mat2gray(g))

f0=0,g0=0;

f1=10,g1=5;

f2=160,g2=240

f3=255,g3=255

figure,plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3]) axis tight,xlabel('f'),ylabel('g')

MATLAB环境下红外图像增强处理算法研究和仿真

图像一的处理及结果
f=imread('1.bmp'); w4=fspecial('laplacian',0); f=im2double(f); g4=f-imfilter(f,w4,'replicate'); figure,imshow(g4)
将处理后的结果和原图像进行比较
f=imread('1.bmp'); w8=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1]; f=im2double(f); g8=f-imfilter(f,w8,'replicate'); figure,imshow(g8)
将两种处理结果进行比较
图像二的处理及结果
f=imread('2.bmp'); gm=medfilt2(f); figure,imshow(gm)
将处理后的结果和原图像进行比较
图像三的处理及结果
f=imread('3.bmp'); gm=medfilt2(f); figure,imshow(gm)
将处理结果和原图像进行比较
f=imread('3.bmp'); gm=medfilt2(f); w4=fspecial('laplacian',0); gm=im2double(gm); g4=gm-imfilter(gm,w4,'replicate'); figure,imshow(g4)

两点校正高温或低温图片--红外图像校正

Matlab程序实现，图像处理，红外图像处理，两点校正高温或低温图片--红外图像校正

%两点校正程序文件

clear;clc;

a1=fopen('handdat_34.dat','rb','b'); %打开二进制数据信息

pic1=fread(a1,[200 200]); %将二进制数据信息读出到200*200的多维数组里面

a2=fopen('hidat_62.dat','rb','b');

pic2=fread(a2,[200 200]);

a3=fopen('low31dat_62.dat','rb','b');

pic3=fread(a3,[200 200]);

%求解阵列焦平面高温定标点相应均值A1

A1=mean(pic2(:)); %求pic2的平均值将结果返回给b

% A1=b1*ones(200);

% K1=A1./pic2; %高温定点校正因子200*200矩阵数组K

%求解阵列焦平面低温定标点相应均值A2

A2=mean(pic3(:)); %求pic2的平均值将结果返回给b

% A2=b2*ones(200);

% K2=A2./pic3; %计算校正因子200*200矩阵数组K

Gij=(A1-A2)./(pic2-pic3); %求增益校正系数Gij

Oij=(A1.*pic3-A2.*pic2)./(pic2-pic3); %求偏置校正系数Oij

%两点校正高温图片

Yij_hi=Gij.*pic2-Oij;

%两点校正低温图片

Yij_low=Gij.*pic3-Oij;

%两点校正目标成像图片

matlab 火焰温度重建

Matlab 火焰温度重建

引言

火焰温度的估计在燃烧研究和应用中具有重要意义。在许多工程领域中，包括能源、材料和化学工程等，了解火焰温度的分布和变化对系统的设计和优化至关重要。Matlab作为一种功能强大的数值计算工具，可以用于火焰温度的重建和分析。本

文将探讨如何使用Matlab进行火焰温度的重建工作。

一、火焰温度的重建方法

火焰温度的重建是通过对火焰颜色或辐射强度的测量来实现的。常见的重建方法包括基于颜色比率法、荧光光谱法和红外测温法等。下面将介绍其中几种常用的方法。

1. 基于颜色比率法

基于颜色比率法是一种简单而有效的火焰温度重建方法。它基于热辐射的波长和温度之间的关系，通过测量火焰颜色的信息来估计温度。该方法主要包括两个步骤：首先，使用彩色摄像机拍摄火焰图像；然后，通过分析火焰图像中的颜色信息，计算出火焰的温度。Matlab提供了丰富的图像处理和计算函数，可以有效地实现基

于颜色比率法的火焰温度重建。

2. 荧光光谱法

荧光光谱法是一种非常灵敏的火焰温度测量方法。它利用火焰中的发光物质的荧光特性来估计温度。通过选择适当的荧光发射峰值和衰减指数，可以准确地计算出火焰的温度。Matlab可以用于荧光光谱数据的处理和分析，从而实现火焰温度的重建。

3. 红外测温法

红外测温法是一种接触式无损测温方法，可以通过红外线摄像机或红外测温仪来实现。它通过测量火焰表面的红外辐射来估计温度。红外测温法具有高精度和实时性的特点，广泛应用于各个领域。Matlab可以用于红外图像的处理和分析，从而实

现火焰温度的重建。

matlab 热成像算法

MATLAB在热成像领域有着广泛的应用，可以用于热成像图像的

处理、分析和算法开发。热成像是利用物体发出的红外辐射来生成

图像的一种技术，常用于工业、医学和军事领域。在MATLAB中，可

以利用各种工具箱和函数来实现热成像算法的开发和应用。

首先，热成像图像的预处理是很重要的一步。在MATLAB中，可

以使用图像处理工具箱中的函数对热成像图像进行去噪、增强和边

缘检测等操作，以提高图像质量和准确性。

其次，针对热成像图像的特征提取和分析，可以利用MATLAB中

的特征提取工具箱和机器学习工具箱来进行。可以使用各种特征描

述子来描述热成像图像中的红外辐射分布特征，比如灰度共生矩阵、方向梯度直方图等。然后可以利用聚类、分类或回归算法来分析和

识别热成像图像中的目标或特征。

此外，热成像图像的重建和可视化也是热成像算法中的重要环节。MATLAB提供了各种图像重建和可视化的函数和工具，可以将热

成像数据转换为可视化的热图或三维图像，以便更直观地观察和分

析热成像结果。

最后，MATLAB还提供了丰富的红外图像处理和分析的示例代码

和文档，可以帮助开发者快速上手热成像算法的开发和应用。同时，MATLAB还支持与其他工程软件和硬件的集成，可以方便地将热成像

算法应用于实际的工程和科研项目中。

总之，MATLAB在热成像算法的开发和应用中具有非常强大的功

能和灵活性，可以满足各种热成像图像处理和分析的需求。希望以

上内容能够对你有所帮助。

可见光与红外光融合matlab

在当今科技发达的社会中，图像的获取和处理技术日趋完善。可见光

和红外光是两种重要的图像采集方式，分别具有各自独特的优势和应

用领域。如何有效地将可见光和红外光进行融合，充分发挥它们的优势，在图像处理和分析中发挥重要作用。Matlab作为一种功能强大的图像处理和分析工具，对于可见光与红外光融合有着得天独厚的优势，为研究人员提供了便捷而高效的工具。

一、可见光与红外光的优势和应用

可见光是人眼可见的光线，其波长范围约为380nm到780nm。可见光图像具有丰富的信息，可以直观地表现物体的颜色、形状和纹理等

细节。可见光图像广泛应用于人脸识别、车牌识别、安防监控等领域。

红外光是人眼不可见的光线，波长范围大约在780nm到1mm之间。红外光可以穿透雾霾、烟尘等大气污染物，具有良好的穿透能力。红

外光图像通常用于夜视、无人机监测、红外成像等领域。

二、可见光与红外光融合的意义和挑战

可见光和红外光各自具有独特的优势，在不同的场景中有着各自的应用。但是，在实际应用中，单一光谱图像难以满足对目标特征的完整

描述和分析。将可见光和红外光进行融合具有重要意义和挑战。

可见光与红外光融合可以克服单一光谱图像的局限性，更全面地呈现

目标的特征和细节。融合后的图像可以提高目标的检测和识别精度，

提高图像的质量和可用性。

然而，可见光与红外光的差异性以及融合算法的选择和优化等方面的挑战也是不可忽视的。如何有效地融合两种不同光谱图像，充分发挥它们的优势，是当前图像处理领域的研究热点之一。

三、Matlab在可见光与红外光融合中的应用

Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，拥有丰富的图像处理和分析工具箱，为可见光与红外光融合提供了便捷而高效的工具。

在Matlab中进行红外图像处理和目标探测

红外图像处理和目标探测是红外技术中非常重要的一部分。而在现如今的科技

发展中，Matlab成为了处理红外图像和开展目标探测的一种常用工具。本文将介

绍在Matlab中进行红外图像处理和目标探测的基本原理和方法，以及一些应用实例。

首先，我们来了解一下红外图像的基本特点。红外图像是通过记录物体发射的

热辐射能量来获取的，与可见光图像不同，红外图像能够透过雾霾、烟尘等气象条件，对目标进行探测和跟踪。红外图像中不同的灰度值代表了不同的物体温度，通过对这些灰度值的分析和处理，我们可以提取出目标的位置、大小、形状等信息。

在Matlab中进行红外图像处理的第一步是图像预处理。预处理的目的是去除

一些无关的噪声和背景，以提高图像的质量。常用的预处理方法包括平滑滤波、傅里叶变换、直方图均衡化等。平滑滤波可以减少图像中的噪声，使目标更加清晰可见。傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，方便后续的处理。直方图均衡化可以增强图像的对比度，使目标更加容易分离。

接下来，我们需要进行图像分割，将图像中的目标与背景进行分离。常用的图

像分割算法有阈值分割、区域生长法、边缘检测等。阈值分割是最简单的一种方法，通过设定一个阈值，将图像中灰度值大于阈值的像素点设为目标，灰度值小于阈值的像素点设为背景。区域生长法是将相邻的像素点聚类成一个区域，然后通过比较区域之间的差异来判断是否属于目标。边缘检测则是通过检测图像中的边缘来提取目标。

在图像分割之后，我们需要进行目标特征提取。目标特征提取是将目标从图像

matlab-光电图像处理实验(图像增强)

光学图像处理

实

验

报

告

学生姓名：

班级：

学号：

指导教师：

日期：

一、实验室名称：

二、实验项目名称：图像增强

三、实验原理：

图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。很多由于场景条件的影响图像拍摄的视觉效果不佳，这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果，增强图象中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。比如突出图像中目标物体的某些特点、从数字图像中提取目标物的特征参数等等，这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解。图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息。这样使有用信息得到加强，从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。图像增强的应用领域也十分广阔并涉及各种类型的图像。例如，在军事应用中，增强红外图像提取我方感兴趣的敌军目标；在医学应用中，增强X射线所拍摄的患者脑部、胸部图像确定病症的准确位置；在空间应用中，对用太空照相机传来的月球图片进行增强处理改善图像的质量；在农业应用中，增强遥感图像了解农作物的分布；在交通应用中，对大雾天气图像进行增强，加强车牌、路标等重要信息进行识别；在数码相机中，增强彩色图像可以减少光线不均、颜色失真等造成的图像退化现象。

图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。

红外图像预处理技术及其FPGA实现

近年来，红外图像在机器视觉、军事侦察、医学影像等领域得到了广泛的应用，并且随着红外成像技术的快速发展，其图像质量也不断提高。然而，红外图像中存在着许多问题，如低对比度、噪声干扰、边缘模糊以及无效信息等，这些问题影响了图像的分析、处理和应用。因此，红外图像预处理技术的研究变得尤为重要。

红外图像预处理的目标是通过一系列的图像增强、去噪和细节提取等算法，改善红外图像的质量，使其更加适合人眼观察和计算机处理。在这个过程中，硬件实现方案中的FPGA技术被广泛运用，因为FPGA具有并行计算能力和灵活性。

首先，红外图像预处理的第一步是图像增强。传统的图像增强方法包括直方图均衡化、拉普拉斯锐化和中值滤波等。直方图均衡化是一种常用的灰度变换方法，通过对图像像素值进行重新映射，增强图像的对比度和细节。而拉普拉斯锐化可以通过对图像进行边缘增强，使图像更加清晰。中值滤波则能够有效地抑制图像中的椒盐噪声和高斯噪声。这些传统方法可以在FPGA上实现，利用FPGA的并行处理能力，提高图像增强的实时性和效果。

其次，红外图像预处理的第二步是图像去噪。红外图像中常常受到各种噪声的干扰，例如热噪声、散斑噪声和量化噪声等。为了提高图像质量，可以运用一些去噪算法，如小波去噪和自适应中值滤波。小波去噪是一种频域图像去噪方法，它通过将原始图像分解为低频和高频子带，并对高频子带进行滤波处理，再进行重构，以达到去噪的目的。而自适应中值滤波能

够根据像素邻域的特征动态地选择滤波窗口大小，抑制椒盐噪声和高斯噪声。这些算法可以通过FPGA上的小波变换模块和

红外光谱基线校正matlab代码

一、引言

在红外光谱分析中，基线漂移是一个常见的问题，特别是在采集样品时，由于一些外部因素的影响，使得光谱图像的基线产生偏移，这会对后续的分析和建模造成影响。进行基线校正是十分必要的。本文将介绍在matlab环境下进行红外光谱基线校正的相关代码。

二、基线校正方法

在红外光谱基线校正中，常用的方法有多项式拟合、小波变换、Savitzky-Golay滤波等。本文将重点介绍多项式拟合方法进行基线校正。

1. 数据导入

需要将采集到的红外光谱数据导入matlab中进行处理。这部分代码如下：

```matlab

data = load('IR_spectrum.txt');

x = data(:,1); 波数

y = data(:,2); 吸光度

```

2. 多项式拟合基线校正

多项式拟合是一种常用的基线校正方法，通过拟合光谱数据的基线曲线，并将其减去，从而实现基线的校正。具体代码如下：

```matlab

n = 10; 多项式阶数

p = polyfit(x, y, n); 多项式拟合

baseline = polyval(p, x); 拟合的多项式曲线

corrected_spectrum = y - baseline; 校正后的光谱

```

3. 绘制结果

为了直观地观察基线校正的效果，可以将原始光谱和校正后的光谱进行对比绘制。下面是相关的代码：

```matlab

figure;

subplot(2,1,1);

plot(x, y, 'b', x, baseline, 'g');

xlabel('波数');

基于Matlab的红外图像处理算法研究

摘要................................................................................................................................. I Abstract ......................................................................................................................... II 第1章绪论 (1)

1.1研究背景和意义 (1)

1.2国内外研究现状及发展趋势 (2)

1.3论文的主要内容安排 (4)

第2章红外图像的介绍 (6)

2.1红外热成像技术的介绍及其特征 (6)

2.2红外图像产生原理以及红外图像的特点 (6)

2.3红外图像的直方图介绍 (7)

2.4红外图像的性质分析（对比度、分辨率、噪声） (8)

2.5本章小结 (9)

第3章红外图像增强算法研究 (10)

3.1红外图像增强处理总体介绍 (10)

3.2空间域增强 (11)

3.2.1空域变换、对比度增强 (12)

3.2.1.1分段线性变换 (12)

3.2.1.2图像反转 (15)

3.2.1.3对数变换 (16)

3.2.1.4直方图均衡化 (17)

3.2.1.5直方图规定化 (20)

3.2.2空域滤波增强 (22)

3.2.2.1均值平滑滤波 (22)

3.2.2.2中值平滑滤波 (24)

基于MATLAB的红外图像增强技术研究与应用

1.1选题目的及意义

利用红外成像技术实现的目标检测识别跟踪是现代军事防御系统的关键组成部分。

它在侦察告警上的应用是国内正在研究和攻关的课题，是军事武器系统的自动化、智能化、现代化的重要标志之一〔，，2〕。随着现代战争级别的不断升级，对高科技的依赖和运用的要求也不断提高。因此，对红外目标的检测和跟踪也提出了更高的要求，既要保证

较高的检测概率和较低的虚警概率，又要在较短的时间内做出判断乃至相应的反应。然而，由于红外传感器受到大气热辐射、作用距离远、探测器噪声等因素影响，其探测到

的目标在红外图像上.呈现为对比度低的目标，特别是在检测信号相对较弱和背景有非平

稳的起伏干扰情况下，目标边缘甚至全部都有可能被大量复杂的噪声(杂波)所淹没，而

图像信噪比低，形状和结构的信息不足，更增加了检测跟踪目标的难度。所以对于红外

图像的增强处理改善图像质量显得尤其重要。

通常来讲图像增强只是存在于影像处理系统预处理过程中，而在对图像增强之后还

要有相应的理解识别等处理，所以图像的增强效果好坏对于图像的识别理解至关重要。

目前，针对图像的各种增强算法研究已经很多，但针对红外图像能够获得良好的处理效

果的方法还不多，尤其对于红外图像整体的亮度存在较大变化且噪声严重的情况，因此

研究图像增强的算法具有重要的理论意义和实际应用价值。

1.2图像增强技术的理论

军队获取的红外图像效果都不理想，因此要经过图像处理以后才‘能使用，其中图像增强技术是常常使用的方法。图像增强技术的目的是提高图像质量，更准确地说，图像

【增强】基于Matlab的红外图像处理算法研究

【关键字】增强

摘要

随着现代红外技术的快速发展，民用红外监控系统及军用红外探测系统得到了广泛的应用。由于红外摄像器件本身及探测环境影响，成像效果并不理想。在实际应用中，需要对获得的红外图像进行必要的增强处理，使其更适于人眼观察。同时利用对红外目标的检测、分割来确定不易辨认的目标物，为后续的识别与智能控制等奠定根底。

本文首先介绍了红外成像机理，在分析了红外图像特点的根底上，比较了几种经典红外图像增强算法。根据红外成像具有图像模糊、噪声大等特点，提出了用直方图均衡增强灰度、用中值平滑滤波消除噪声的红外图像处理算法。实验结果表明，该算法能够增强图像目标、有效的抑制噪声，具有较好的视觉效果。

数字图像处理是指将图像信号转换成数5字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论根底，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。

关键词：红外图像；直方图增强；对比度增强；平滑；锐化

Abstract

With the fast development of the infrared technology, infrared monitor system is widely used in civil and military fields. Because of the limitations of infrared monitor and the affection of the environment, the quality of infrared imaging is not such satisfactory. In practical application, image enhancement technology is benefit to view of the obtained image. Meanwhile, undistinguished target can be confirmed by detection and segmentation, providing foundations for the following identification and intelligent control.