紅外成像技術(shù)在軍事、民用領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用,已成為各國科研人員的重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域之一。固有的成像機(jī)理使得紅外圖像局部細(xì)節(jié)對(duì)比度低,邊緣模糊,圖像整體的視覺效果較差;由于現(xiàn)階段生產(chǎn)制作水平有限,以及特殊場(chǎng)合對(duì)傳感器重量、體積的要求,成像系統(tǒng)還受多種噪聲的干擾,更加降低了圖像的信噪比,使得系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的感知及目標(biāo)的監(jiān)測(cè)更加困難。目前的去噪、增強(qiáng)算法難以滿足人們對(duì)高質(zhì)量圖像的需求,因此研究紅外成像的機(jī)理,提升紅外圖像質(zhì)量仍具有重要的科學(xué)意義。此外,紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法一直是紅外圖像處理的重點(diǎn)研究內(nèi)容,目前的小目標(biāo)檢測(cè)算法大多依據(jù)目標(biāo)與其周圍鄰域的對(duì)比度來區(qū)分,但是真實(shí)世界中背景復(fù)雜多變,各種邊緣雜波也會(huì)產(chǎn)生局部對(duì)比度,使得檢測(cè)結(jié)果存在虛警,影響檢測(cè)性能。因此,如何更好地利用全局信息,降低復(fù)雜邊緣的影響,對(duì)紅外小目標(biāo)檢測(cè)是具有重要意義的。本文分析了紅外成像特點(diǎn),重點(diǎn)研究了幾種紅外圖像質(zhì)量增強(qiáng)算法,在得到較高質(zhì)量的圖像后,繼而對(duì)遠(yuǎn)距離小目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),主要研究工作如下:針對(duì)紅外焦平面固定模式噪聲,提出一個(gè)基于指導(dǎo)的紅外圖像序列非均勻校正框架,利用模式噪聲圖像指導(dǎo)非均勻校正過程。根據(jù)模式噪聲圖像指導(dǎo)的時(shí)間... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：167 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

仿真序列1條帶圖像示例

圖 2-3 序列 1 仿真非均勻噪聲各算法 PSNR 對(duì)比第二個(gè)測(cè)試紅外序列記錄的是無人機(jī)拍攝芬蘭某城市地面場(chǎng)景的景象，共有 1145幀，分辨率為906 690。在每幀圖像上添加仿真條帶 FPN，偏置噪聲的均值為 0，標(biāo)準(zhǔn)差為 5。圖 2-4（b）為條帶噪聲圖像示例。圖 2-4 所示為第 3 幀各算法校正結(jié)果。第一行為各算法輸出結(jié)果，第二行為右下角區(qū)域放大顯示。從中可以看出，LMS NUC、TV NUC、GF NUC 和 Retina NUC 的結(jié)果中還有明顯的條帶殘留，這是由于在初始階段它們的噪聲參數(shù)還沒有收斂，與真實(shí)值相差較大。而所提基于指導(dǎo)的 NUC 結(jié)果幾乎看不到條帶痕跡，街道、房屋都清晰地顯現(xiàn)出來。為進(jìn)一步驗(yàn)證所提算法的性能，我們計(jì)算各對(duì)比算法結(jié)果的 RMSE（root of mean square error）指標(biāo)、PSNR 指標(biāo)和結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo) SSIM。圖 2-5 給出了各算法結(jié)果的 RMSE 曲線，TV NUC、LMS NUC、GF NUC 和 Retina NUC 的 RMSE 曲線從 4 開始下降，逐漸收斂，而所提算法的 RMSE曲線初始值為 0.5 ，并很快地收斂。在圖 2-6 中所提算法的 PSNR 指標(biāo)也優(yōu)于其它對(duì)比 NUC 算法的結(jié)果。SSIM 對(duì)比曲線如圖 2-7，可以看出，所法算法的 SSIM 一直接

圖 2-4 仿真噪聲序列 2 第 3 幀各算法校正圖像結(jié)果對(duì)比。（a）原始干凈圖像，（b）仿真條帶噪聲圖像，（c）LMS，（d）TV，（e）GF，（f）Retina，（g）GTV，（h）WGTV，（i）OGTV。各分結(jié)果中第一行為各算法輸出結(jié)果，第二行為右下角區(qū)域放大顯示。

【參考文獻(xiàn)】：
博士論文
[1]紅外圖像質(zhì)量提升關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 榮生輝.西安電子科技大學(xué) 2018
[2]基于人類視覺特性的復(fù)雜背景紅外小目標(biāo)檢測(cè)研究[D]. 韓金輝.華中科技大學(xué) 2016
[3]針對(duì)人眼視覺特性的紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)研究[D]. 于天河.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3514874