红外图像增强技术
红外图像增强技术ppt课件
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
其他处理方法——小波变换
分解后的图像，其主要信息(即轮廓)由低频部分来 表征，而其细节部分则由高频部分表征。实际应用 中，通过对高频部分分量进行变换，经过处理达到 增强图像的目的。 基于小波变换理论的红外图像增强技术,即对低对比 度的红外图像，通过施行小波变换,得到该图像的多 尺度梯度分布，增强多尺度梯度模的大小，并扩大 其在尺度空间的动态范围，就可以实现图像的对比 度增强。
图像噪声滤除成为红外图像预处理中的重要组成部分。 空域或频域的平滑滤波可以抑制图像噪声，提高图像的 信噪比。 其中，中值滤波器在处理噪声的方面有较好的表现，不 仅能消除强脉冲性噪声的影响，而且较好地保留了图像 的边缘。 在频域上可以通过低通滤波器实现平滑。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
外界环境的随机干扰和热成像系统的不完善，给红外 图像带来多种多样的噪声。
由于红外探测器各探测单元的响应特性不一致、光机 扫描系统缺陷等原因，造成红外图像的非均匀性，体 现为图像的固定图案噪声、串扰、畸变等。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
红外图像增强的主要工作
增强图像边缘锐度，改善红外图像模糊状态； 对灰度进行拉伸，使红外图像的灰度适中，灰度层次更
红外小目标的增强与检测
红外小目标的增强与检测红外小目标的增强与检测近年来，随着红外技术的快速发展，红外成像在军事、安防、环境监测等领域得到了广泛应用。
红外成像技术能够侦测到热量辐射，即使在昏暗或复杂环境下，也能准确识别和追踪目标。
然而，在面临红外小目标的增强与检测时，仍然面临一些挑战。
红外小目标增强是为了提高红外图像质量，从而更容易检测和识别目标。
一般来说，红外小目标增强技术主要包括图像去噪、增强对比度以及目标形状和轮廓的提取。
首先，图像去噪是红外图像增强的关键步骤之一。
通过去除噪声，可以更好地保留目标的细节信息。
目前，常用的图像去噪方法包括小波降噪、自适应中值滤波等。
其次，对比度增强也是一项重要任务，可以通过直方图均衡化、伽马变换等方式来提高图像的对比度。
最后，目标形状和轮廓的提取是另一个关键步骤，可以帮助进一步识别和分析目标。
主流的目标形状和轮廓提取算法包括边缘检测、Canny算子以及Sobel算子等。
在红外小目标的检测中，目的是通过图像处理技术来从红外图像中抽取目标信息。
红外小目标检测的挑战在于目标尺寸小、表面温度与周围环境相似、红外图像中噪声较多等因素。
传统的方法主要依靠特征提取和目标识别算法，如边缘检测、模板匹配以及深度学习等。
然而，随着深度学习技术的迅速发展，目标检测算法已经取得了显著的进展。
基于深度学习的目标检测算法通过卷积神经网络提取图像特征，结合目标位置和分类信息，实现了更准确的目标检测和识别。
除了上述增强与检测方法，还可以通过红外图像融合技术来进一步提高红外小目标的检测效果。
红外图像融合是指将多个红外图像融合在一起，以提供更全面和更准确的目标信息。
常见的红外图像融合方法包括加权平均法、小波变换融合法以及卷积神经网络融合法。
这些方法通过综合利用不同红外图像的信息，将目标信息更加鲜明地显示出来，并提高目标检测的准确性。
在实际应用中，红外小目标的增强与检测技术已经得到了广泛应用。
例如，在军事领域中，红外小目标的增强与检测技术可以用于侦查敌方装备和人员，提供实时的情报支持。
简述红外变象管和象增强器的基本工作原理
红外变象管和象增强器是在红外光学领域中使用的两种重要技术。
它们在军事、安防、夜视设备等领域具有广泛的应用。
下面我将从简述红外变象管和象增强器的基本工作原理出发，深入探讨它们的应用和发展。
1. 红外变象管的基本工作原理红外变象管是一种将红外光信号转换为可见光信号的设备。
其主要由光电探测器、光电转换器和显像装置构成。
当红外光进入光电探测器时，光电探测器会将红外光信号转换为电信号，然后经过光电转换器转换为可见光信号。
最终通过显像装置将转换后的可见光信号呈现在显示屏上。
2. 象增强器的基本工作原理象增强器是一种能增强弱光条件下目标的清晰度和亮度的设备。
其主要由光学透镜、光子增强层和显像装置构成。
当光线进入光学透镜时，光学透镜会将光子聚焦到光子增强层上。
光子增强层中的光子会受到激发并增强，然后通过显像装置将增强后的光子呈现在显示屏上。
红外变象管和象增强器在军事侦察、安防监控等领域发挥着重要作用。
它们通过将红外光信号转换为可见光信号或增强光子来帮助人们在夜间或弱光条件下观察和识别目标。
随着科技的发展，红外变象管和象增强器的性能和分辨率不断提高，应用领域也不断扩大。
从个人观点来看，红外变象管和象增强器的发展是红外光学技术的重要里程碑，它们为人们提供了在夜间或低光条件下观察和监测的能力，对于军事、安防等领域具有重要意义。
随着科技的不断进步，红外变象管和象增强器在未来会有更广泛的应用和更高的性能。
我对这一领域的发展前景充满期待。
总结回顾：本文从简述红外变象管和象增强器的基本工作原理出发，通过对它们的工作原理和应用领域的探讨，使读者对这两种技术有了深入的了解。
从个人观点出发，展望了这一领域的未来发展方向。
希望本文能为读者提供有价值的信息，引发对红外光学技术的思考和讨论。
以上就是我根据你提供的主题撰写的文章，请查收。
如有需要，欢迎提出修改意见。
红外变像管（IRCCD）和热成像仪（IR）是红外光学领域中使用的两种重要技术。
简述红外变像管和像增强器的工作原理
红外变像管和像增强器是用于夜视和红外成像的两种不同技术，它们的工作原理各不相同。
1. **红外变像管（Image Intensifier Tube）**:
- **光电倍增**：红外变像管使用光电倍增技术来增强微弱的光信号。
当红外光或可见光进入红外变像管时，它击中光敏面板，激发电子。
- **光电子倍增**：激发的电子被加速并撞击光电倍增管内的光敏表面。
每次碰撞都会释放更多的电子，形成电子级联。
- **成像**：最终，电子级联产生的电流被转化为亮度增强图像，这个图像可以在显示器上观察。
这使得微弱的光信号可以被放大，以产生清晰的图像，即所谓的夜视图像。
- **可见光和红外**：红外变像管可以用于放大可见光和红外光信号，因此它们在夜视设备中广泛使用。
2. **像增强器（Thermal Imaging）**:
- **热红外感应**：像增强器使用热红外感应来捕捉目标的热辐射。
物体发出的热辐射是无论是否有可见光都会产生的，因此像增强器在完全黑暗或烟雾等情况下也能工作。
- **热图生成**：热红外感应器捕捉不同温度的热辐射，然后将这些数据转换成热图。
热图显示了目标的温度分布，从而生成一个热图像。
- **观察目标**：热图像可以在显示器上观察，其中不同颜色或亮度表示不同温度的区域。
热图像允许用户看到目标的热特征，而不仅仅是其可见光外观。
总之，红外变像管和像增强器是两种用于改善夜视和热红外成像的不同技术。
红外变像管依赖光电倍增来增强微弱的光信号，而像增强器则使用热红外感应来捕捉目标的热辐射，以产生热图像。
每种技术都在不同应用中具有独特的优势。
红外增强算法
红外增强算法1. 简介红外增强算法是一种用于提高红外图像质量和增强目标检测能力的图像处理算法。
红外图像是通过红外传感器获取的，其灰度范围相对较窄，细节不够清晰。
而红外增强算法能够通过对图像进行增强处理，使得目标物体在红外图像中更加明显，提高图像质量和可视化效果。
2. 红外图像特点及挑战红外图像具有以下特点和挑战：•低对比度：由于红外传感器的灵敏度限制，红外图像的对比度较低，目标物体与背景之间的差异不明显。
•噪声干扰：由于环境因素以及传感器本身的噪声等原因，红外图像中常常存在各种噪声干扰。
•细节模糊：由于分辨率有限以及传感器响应特性等因素，红外图像中的细节往往不够清晰。
这些特点和挑战给目标检测、识别和跟踪等应用带来了困难，因此需要使用红外增强算法对红外图像进行处理。
3. 红外增强算法的基本原理红外增强算法主要包括以下几个步骤：3.1 去噪由于红外图像中常常存在各种噪声干扰，首先需要对图像进行去噪处理。
常用的去噪方法包括中值滤波、均值滤波和小波去噪等。
这些方法能够有效地降低图像中的噪声，并提高图像质量。
3.2 增强对比度为了提高红外图像的对比度，可以使用直方图均衡化等方法。
直方图均衡化能够将图像的灰度级分布拉伸到整个灰度范围内，使得目标与背景之间的差异更加明显。
3.3 锐化增强为了提高红外图像中目标物体的边缘细节，可以使用锐化增强技术。
常用的锐化增强方法包括拉普拉斯锐化和梯度增强等。
这些方法能够使得目标轮廓更加清晰，细节更加突出。
3.4 空间滤波空间滤波是一种基于图像局部邻域的增强方法，通过对图像的像素进行加权平均或者差分运算，可以提高图像的细节信息。
常用的空间滤波方法包括均值滤波、高斯滤波和中值滤波等。
这些方法能够平滑图像并增强细节。
4. 红外增强算法的应用红外增强算法在军事、安防、医学等领域有着广泛的应用。
4.1 军事应用红外传感器广泛应用于军事领域，如夜视仪、导弹制导系统等。
通过对红外图像进行增强处理，可以提高目标检测和识别能力，帮助士兵在夜间或者恶劣环境下获取更清晰的目标信息。
红外图像质量提升关键技术研究
红外图像质量提升关键技术研究红外图像质量提升关键技术研究摘要：随着红外技术的快速发展和广泛应用，红外图像质量提升的需求日益迫切。
本文基于红外图像质量的不完美和困难性及其研究现状，重点讨论了红外图像质量提升的关键技术，包括图像预处理、图像增强和图像重建等方面。
通过对这些关键技术的介绍和分析，可以为红外图像质量提升提供有效的参考和指导。
一、引言红外成像技术由于其在夜间或低光条件下的优越性被广泛应用于军事、安防、医疗和工业领域。
然而，由于红外传感器的固有缺陷和红外图像获取过程中的噪声干扰，红外图像往往存在质量不高、细节不清晰和对比度较低等问题。
因此，研究和发展红外图像质量提升的关键技术至关重要。
二、红外图像质量不完美的原因红外图像质量的不完美主要源于以下几个方面：1. 低光条件下的成像限制：由于红外辐射能量较低，红外图像在低光条件下往往较暗，影响图像的清晰度和亮度。
2. 红外传感器的固有缺陷：红外传感器本身存在像点非均匀性、响应不稳定性和固有噪声等问题，会降低图像的质量。
3. 红外图像获取过程中的噪声干扰：摄像机传感器在图像采集过程中会受到热电偶效应、暗电流和热噪声等噪声的干扰，进一步影响图像的质量。
三、图像预处理图像预处理是红外图像质量提升的重要环节，其目的是消除红外图像中的噪声、增强图像的对比度和细节。
常用的图像预处理方法包括：1. 噪声去除：红外图像中的噪声主要包括背景噪声和红外图像传感器本身的噪声，可以通过滤波、降噪算法和小波变换等方法进行噪声去除。
2. 图像增强：图像增强是为了提高红外图像的亮度和对比度，常用的增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸和局部对比度增强等。
3. 图像去模糊：由于成像系统的限制和物体自身的姿态变化，红外图像中常常存在模糊和失焦问题，可以通过图像去模糊算法进行处理，提高图像的清晰度和细节。
四、图像增强图像增强是红外图像质量提升的核心技术之一，其目的是通过对图像的亮度、对比度和细节进行调整，提高观察者对图像的感知。
微弱红外目标图像增强技术研究
微弱红外目标图像增强技术研究微弱红外目标图像增强技术研究引言：红外图像技术在军事、安防、医学等领域具有重要的应用价值。
然而，由于红外图像的特殊性质，即目标低热性、低对比度和低分辨率等问题，使得微弱红外目标的检测和识别成为一项具有挑战性的任务。
为了克服这些问题，研究人员提出了各种微弱红外目标图像增强技术。
本文将对几种常见的微弱红外目标图像增强技术进行综述，并对各种技术的优缺点进行评述。
一、微弱红外目标图像增强技术综述1. 直方图均衡化技术：直方图均衡化是一种常见的图像增强技术，通过将图像的灰度级分布均匀化，增强图像的对比度和细节。
然而，直方图均衡化容易导致图像的亮度和对比度过度增强，同时在图像局部细节的增强方面效果较差。
2. 基于滤波的增强技术：滤波技术被广泛应用于红外图像增强中，包括中值滤波、高斯滤波和自适应滤波等。
这些滤波方法可以有效去噪，但在增强微弱红外目标方面存在一定局限性，容易产生边缘模糊等不可逆失真。
3. 空域增强技术：空域增强技术是基于图像局部统计特性进行增强的方法，包括维纳滤波、谱偏移、算子滤波等。
这些技术能够提高图像的对比度和边缘信息，但对于微弱红外目标的增强效果有限。
4. 基于光谱特征的增强技术：利用红外图像的光谱特征进行增强是一种有效的策略，包括基于小波多尺度分析的增强方法、多尺度Retinex增强方法等。
这些方法将图像分解为不同尺度的子带，通过增强各个子带的细节信息，提高了微弱红外目标的可见度。
二、微弱红外目标图像增强技术优缺点评价1. 直方图均衡化技术：优点：简单易行，适用于快速增强红外图像的场景。
缺点：容易造成过度增强和细节信息丢失。
2. 基于滤波的增强技术：优点：能够有效去噪，提高图像的清晰度。
缺点：容易造成边缘模糊和不可逆失真。
3. 空域增强技术：优点：能够提高图像的边缘信息和对比度。
缺点：对微弱红外目标的增强效果有限。
4. 基于光谱特征的增强技术：优点：提高了微弱红外目标的可见度。
夜视摄像头原理
夜视摄像头原理
夜视摄像头的原理是利用红外灯和图像增强技术来实现。
首先，红外灯发射红外光，这种光在人眼中是看不见的。
红外光可以照亮被摄物体，并被物体表面的红外反射回摄像头。
其次，摄像头感应到反射回来的红外光，并将其转换成电信号。
这些电信号经过电子处理后，得到一个灰度图像。
由于红外光能够穿透一些常见的低透明度材料，所以即使在暗夜中，红外光也能够显示出被摄物体的轮廓和纹理。
然后，图像增强技术被应用于电信号，以增强图像的亮度和对比度。
图像增强可以通过增加曝光时间、合成多重图像或应用数字滤波等方法来实现。
这样处理后的图像可以更清晰地显示暗夜中的景物，并提供更多细节。
最后，经过处理后的图像被传输到显示屏上或者记录下来，供用户查看或者作为证据使用。
总的来说，夜视摄像头的原理就是利用红外灯发射红外光，通过感应和增强处理，使得在暗夜中的场景能够被清晰地捕捉和记录。
结合直方图均衡和模糊集理论的红外图像增强
4.2基于深度学习的图像增强方法
基于深度学习的图像增强方法是将深度学习模型应用于图像增强中。其主要步骤包括：
（1）准备数据集：利用现有的图像数据库准备训练和测试数据集；
（2）设计模型：根据图像增强需求和数据特点，确定合适的深度学习模型，并设计对应的网络结构和参数；
（3）训练模型：利用训练数据集对模型进行训练，并通过误差反向传播算法不断调整模型参数，直到模型学习到准确的特征表达方式；
3.模糊集理论在红外图像增强中的应用
介绍模糊集理论的基本概念和原理，分析其在红外图像增强中的应用，阐述模糊集理论改善图像质量的原理和方法，探讨模糊集理论对于增强结果的影响。
4.结合直方图均衡和模糊集理论的红外图像增强算法
结合直方图均衡和模糊集理论的算法，提出一种红外图像增强方法，详细描述算法的步骤和参数设置，探究不同参数对于增强效果的影响，通过实际图像应用验证算法的有效性和优越性。
小波变换的过程可以用以下公式表示：
$$Biblioteka W(a,b) = \frac{1}{\sqrt{a}}\int_{-\infty}^{\infty}f(t)\psi^* \left(\frac{t-b}{a}\right) dt
$$
其中，$a$是尺度参数，$b$是平移参数，$f(t)$表示原始图像，$\psi(t)$表示小波基函数，实部与虚部分别为$\operatorname{Re}(\psi)$和$\operatorname{Im}(\psi)$。小波基函数具有平坦的频率响应特性，对于突变的信号可以提供较为稳定的分解。
红外图像增强技术发展研究
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总第 ２ ２ ５ 期 ２ ０ １ ３年第 ３ 期
舰 船 电 子 工 程
小波变换在红外图像处理中的实际应用案例
小波变换在红外图像处理中的实际应用案例红外图像处理是一项重要的技术，广泛应用于军事、安防、医疗等领域。
而小波变换作为一种有效的信号分析工具，被广泛应用于红外图像的处理和分析中。
本文将介绍小波变换在红外图像处理中的实际应用案例。
一、红外图像去噪红外图像通常受到噪声的干扰，影响了图像的质量和清晰度。
小波变换可以有效地去除红外图像中的噪声。
通过将红外图像进行小波变换，可以将图像分解为不同频率的子带，然后根据噪声的特性选择合适的子带进行滤波处理。
例如，可以选择高频子带进行滤波，以去除高频噪声，同时保留图像的细节信息。
经过小波去噪处理后，红外图像的质量得到了显著的提升。
二、红外图像增强红外图像通常存在低对比度、模糊等问题，影响了图像的观察和分析。
小波变换可以通过增强图像的细节和对比度，改善图像的质量。
通过对红外图像进行小波变换，可以将图像分解为不同频率的子带，然后对每个子带进行增强处理。
例如，可以选择高频子带进行增强，以增加图像的细节和清晰度。
经过小波增强处理后，红外图像的观察和分析变得更加方便和准确。
三、红外图像目标检测红外图像中的目标检测是红外图像处理的重要应用之一。
小波变换可以通过对红外图像进行分析和处理，实现目标的检测和提取。
通过对红外图像进行小波变换，可以将图像分解为不同频率的子带，然后根据目标的特征选择合适的子带进行分析和处理。
例如，可以选择低频子带进行目标的检测，以提取目标的位置和形状信息。
经过小波目标检测处理后，红外图像中的目标可以被准确地提取出来。
四、红外图像分类识别红外图像的分类识别是红外图像处理的重要应用之一。
小波变换可以通过对红外图像进行分析和处理，实现图像的分类和识别。
通过对红外图像进行小波变换，可以将图像分解为不同频率的子带，然后根据不同类别的特征选择合适的子带进行分析和处理。
例如，可以选择高频子带进行目标的分类和识别，以提取目标的纹理和形状信息。
经过小波分类识别处理后，红外图像中的目标可以被准确地分类和识别出来。
红外增强算法
红外增强算法
红外增强算法是一种用于提升红外图像质量和增强红外目标信息的技术。
红外图像通常在低光条件下获取，并且与可见光图像相比，其具有较低的对比度和分辨率。
红外增强算法的目标是通过处理和改进红外图像，使得人眼或计算机系统更容易识别和分析其中的目标和细节。
以下是几种常见的红外增强算法：
1. 直方图均衡化：这是最简单和最常用的红外图像增强方法之一。
它通过重新分布图像的灰度级来增强对比度，使得图像中的目标更加突出。
2. 空间滤波：空间滤波算法可以通过对图像进行平滑或增强高频细节来改善图像质量。
其中，常用的滤波器包括中值滤波器、高斯滤波器和锐化滤波器等。
3. 多尺度分解：这种方法利用图像的多个尺度表示来提取和增强不同尺度下的目标信息。
常见的多尺度分解方法包括小波变换和金字塔变换。
4. 基于统计的方法：这些方法利用图像中的统计特征来进行增强处理。
例如，自适应直方图均衡化可以根据图像局部区域的统计信息进行对比度增强，以适应不同区域的灰度分布差异。
5. 图像增强算法的深度学习方法：近年来，深度学习技术在图像增强领域取得了显著的进展。
通过使用深度神经网络，可以学习到图像增强的映射函数，从而实现更加准确和高效的红外图像增强。
这些红外增强算法可以单独应用或者组合使用，以根据具体应用需求提升红外图像的质量和目标识别能力。
值得注意的是，不同的算法适用于不同的图像和应用场景，因此选择适当的算法是十分重要的。
基于HVS的红外图像增强技术研究
关键词 ： 红外图像 ； 图像增 强； 人眼视觉特性； 直方 图均衡 中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ 文献 标识 码 ： Ａ Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ ． ５ ０ ７ ８ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ５ ． ０ ２ ４
第４ ３卷 第 ５期
２ ０ １ ３年 ５月
激 光 与 红 外
ＬＡＳ ＥＲ ＆ Ｉ ＮＦＲＡＲＥＤ
Ｖ０ ｌ ｜ ４ ３． Ｎｏ ． ５
Ｍａ ｙ， ２０１ ３
文章编号： １ ０ ０ １ － ５ ０ ７ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ － ０ ５ ８ ３ － ０ ４
・图像 与信 号处 理 ・
Ｉ ｎ ｆ ｒ ａ ｒ ｅ ｄ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＨＶＳ
ＬＩ Ｙｉ — ｙ ａ ｎ ｇ， ＡＮ Ｃｈｅ ｎｇ — ｂ ｉ ｎ， ＣＨＥＮ Ｙｉ ｎ ｇ
基于 Ｈ Ｖ Ｓ的红 外 图像 增 强 技 术 研 究
李 一扬 ， 安 成斌 ， 陈 盈
（ 华北光 电技术研究所 ， 北京 １ ０ ０ ０ １ ５ ）
摘 要 ： 依 据人 眼视 觉 系统 （ ｈ ｕ ｍ ａ ｎ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ， ＨＶ Ｓ ） 特 性并 结合 红 外 图像 的特 点 ， 针对不 同 的背 景像 素统 计量 对红 外 图像 直方 图均 衡化 的影 响进 行 了分析 和研 究 ， 提 出 了一种 基 于 Ｈ Ｖ Ｓ 的红 外 图像 增 强技 术 。理 论 分析 和 实验 结果 证 明 ， 提 出 的增 强 技术 与传 统 的 直方 图均 衡 化增 强方 法相 比 ， 增 强 后 的红外 图像 细节 清 晰 ， 对 比明显 ， 目标 信 息易被 人 眼视 觉观察 ， 具 有很 好 的 实 际应 用价 值 。
红外图像增强技术在TMS320DM642上的应用
标与背景 对 比度差 、 素灰度 动态范 围窄 、 像 灰度 层次差 、 边缘模糊 以及信 噪 比低等方 面 ［ ３。 １ 】 在 － 实际应用 中， 些影 响对后 续 的特 征提取 、目标 这 识别 或 目标跟 踪等 极为 不 利 ［ 。因此 ，在进 行 后续处理 之前 ， 有必要先 对红外 图像 进行 图像增 强等 预 处理 。红 外 图像增 强 主要 是 通 过扩 展 红 外 图像 的灰度 动态范 围、 提高 图像对 比度 、 强 增 边缘 以及 提 高信 噪 比等操 作来 提 高红 外图像 的 质量并 最大 程度地 保 留图像 中的有 用信 息 的。 国 内外 已有很 多红外 图像增 强算法 ， 它们主 要 可 以分 为 空域 处理 法 和频 域处 理 法两 大类 。
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主要内容
红外图像特征及人眼视觉特性 直方图增强技术 图像锐化处理 图像平滑处理 伪彩色处理 其他处理方法
红外图像特征
红外热图像表征景物的温度分布，是灰度图像，没彩 色或阴影(立体感觉)，故对人眼而言，分辨率低。 由于景物热平衡、波长长、传输距离远、大气衰减等 原因，造成红外图像空间相关性强、对比度低、视觉 效果模糊。 热成像系统的探测能力和空间分辨率低于可见光 CCD 阵列，使得红外图像的清晰度低于可见光图像。 外界环境的随机干扰和热成像系统的不完善，给红外 图像带来多种多样的噪声。 由于红外探测器各探测单元的响应特性不一致、光机 扫描系统缺陷等原因，造成红外图像的非均匀性，体 现为图像的固定图案噪声、串扰、畸变等。
其他处理方法——小波变换
这种方法有三个优点： 由于采用小波变换而带来的高计算效率； 图像的梯度提供了比直方图更直接、更多空间信息； 由于是在多个尺度下进行的，所以可有选择地增强 某种尺度的图像特征，从而有效地控制噪声。
总结
综合地利用以上多种红外图像的增强方法，结合硬 件，提高数据处理速度，对于不同的红外图像场景 特征，自适应地选取适当增强办法，结合人眼的视 觉特征，使得图像处理效果更有利于人眼识别。 化增强的缺点。 近些年来，一些学者提出了具有针对性的方法，如 基于局部统计特性的自适应图像增强法；应用遗传 算法对图像进行增强；基于模糊逻辑的红外图像的 增强算法；
伪彩色处理
其他处理方法——遗传算法
对于一幅给定的红外灰度图像，首先统计出该图像 的灰度级分布范围及其分布情况，将输出图像与输 入图像的灰度对应关系进行编码，产生一组随机的 灰度对应关系(即第 1 代个体)，然后根据一定的图 像质量评价标准构造出遗传算法的适应度函数，利 用遗传算法反复进行遗传操作，直到满足规定好的 优化准则，在所有的进化代中找到一种最优或者近 似最优的灰度变换关系，从而达到对红外图像的增 强处理。适应度函数的计算是遗传算法计算中的瓶 颈，如何克服种群数目大造成的计算耗时量大，运 算效率低的问题，是值得研究的。
其他处理方法——模糊算法
由于图像本身的复杂性，多灰度分布所带来的不确 定性和不精确性，使得用模糊集合理论进行图像处 理成为可能。模糊增强方法的处理步骤通常是将空 域中的原始图像数据通过模糊化映像，使其成为特 征平面中的模糊图像的数据，然后利用特征平面中 的各种性质，对图像信息进行处理，最后将处理后 的信息数据逆映像到空间域去，从而获得增强后的 图像。这种方法很好地利用了图像所固有的二义性， 比较符合人的视觉习惯，但是这种方法也有其缺 点—它需要人工介入来确定渡越点及饱和点，这就 限制了其应用。
在红外图像中，主要是通过人眼直接对成像的图像进行 观察判断的。对于一般观察者来说，由于人对灰度图像 灰度级别的观察是不敏感的，但对有彩色差异的分辨能 力却很高。因此，对红外灰度图像进行伪彩色增强就成 了一种关键处理技术。伪彩色增强的主要目的是把灰度 图像的各个不同灰度等级按照线性或非线性映射函数变 换成不同的彩色代码,图像以彩色方式显示。伪彩色处 理方法主要有 3 种：密度分层法、灰度级-彩色变换和 频域滤波法。
直方图增强技术
图像锐化处理
图像锐化处理的主要目的突出图像中的细节或者增强被模 糊了的细节。模糊可能是由于错误操作，或者是由于图像 获取方法的固有影响所导致的。例如，当图像的分辨率有 限时，所获得的像素值不是一点的亮度，而是周围景物亮 度的平均值。这种均值计算使图像变得模糊。因为均值处 理和积分相类似，从逻辑角度可以断定，锐化处理可以用 空间微分来完成。此外，锐化也可以在频域中运用高通滤 波技术。常用的算子有Sobel微分算子、拉普拉斯算子。Βιβλιοθήκη 他处理方法——Retinex 算法
红外图像的成像机理与可见光图像不同，但类比可 见光图像成像的机理做出如下假设:认为物体发出的 红外辐射是在红外光源照射下物体对红外光线的反 射，而红外图像就是由物体反射的红外光线所形成 的。在分析对比了红外图像与低照度可见光图像的 信号和直方图特点，得出红外图像与低照度可见光 图像特点相同。同时，Retinex 算法在处理彩色图 像时，它分别对每个颜色通道进行处理，然后再合 成，对于红外灰度图像，可以认为只有一个颜色通 道，因此Retinex 算法也适于对灰度图像进行处理。
总结
居于粗糙集分类的图像增强方法等等。其中包括很 多自适应的增强算法；如对小波系数取阈值处理， 并结合图像自身特征对噪声和信号加以区分，通过 调整因子的设置进行自适应图像边缘增强方法等， 取得了很好的效果；基于模型的自适应红外图像序 列增强算法；基于平台直方图的红外图像自适应增 强，通过自适应的选择平台阈值，对红外图像进行 增强处理，克服了采用一般直方图均衡化增强的缺 点。
其他处理方法——小波变换
分解后的图像，其主要信息(即轮廓)由低频部分来 表征，而其细节部分则由高频部分表征。实际应用 中，通过对高频部分分量进行变换，经过处理达到 增强图像的目的。 基于小波变换理论的红外图像增强技术,即对低对比 度的红外图像，通过施行小波变换,得到该图像的多 尺度梯度分布，增强多尺度梯度模的大小，并扩大 其在尺度空间的动态范围，就可以实现图像的对比 度增强。
图像锐化处理
图像平滑处理
图像噪声滤除成为红外图像预处理中的重要组成部分。 空域或频域的平滑滤波可以抑制图像噪声，提高图像的 信噪比。 其中，中值滤波器在处理噪声的方面有较好的表现，不 仅能消除强脉冲性噪声的影响，而且较好地保留了图像 的边缘。 在频域上可以通过低通滤波器实现平滑。
图像平滑处理
伪彩色处理
人眼图像识别特点
对图像边缘、轮廓信息的失真很敏感； 对图像纹理细节的敏感度与它所处的背景亮度有关，
对高亮度背景和低亮度背景中的纹理细节人眼敏感度 较低，而对中高亮度背景中的纹理细节敏感度较高； 对高频端的敏感度低于低频端； 人眼在图像的平滑区域中对随机噪声的敏感度大于图 像的“结构化”区域，而这种区域中有更多的图像细 节。
红外图像增强的主要工作
增强图像边缘锐度，改善红外图像模糊状态； 对灰度进行拉伸，使红外图像的灰度适中，灰度层次更
加丰富，表现力更强； 对噪声的识别与去噪。
直方图增强技术
直方图调整是一种通过改变图像灰度的概率分布，达到 提高图像对比度的方法，包括直方图均衡与直方图匹配， 其中应用最多的是直方图均衡。直方图均衡的作用是改 变图像中灰度概率分布，使其均匀化。其实质是使图像 中灰度概率密度较大的像素向附近灰度级扩展，因而灰 度层次拉开，而概率密度较小的像素的灰度级收缩，从 而让出原来占有的部分灰度级，这样的处理使图像充分 有效地利用各个灰度级，因而增强了图像对比度。 直方图均衡方法概念简单，数学上处理方便编程简便， 所以在一些要求不高的场合已经取得了很好的增强效果， 其缺陷，其主要提升了红外图像的背景和噪声，而非图 像细节。