本文關(guān)鍵詞：低照度固體成像系統(tǒng)的圖像降噪與金字塔HDR成像算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在低照度環(huán)境下微光成像系統(tǒng)采集的視頻圖像由于環(huán)境照度較低,使得視頻圖像中有用信息和噪聲混合在一起,使得目標特征不明顯,清晰度不高,難于辨別,需要使用數(shù)字圖像處理技術(shù)來降低噪聲對人眼識別景物的影響。與此同時,在夜間城鎮(zhèn)環(huán)境中,由于城市照明光的影響,使得光電成像系統(tǒng)所采集的圖像會出現(xiàn)“局部飽和”現(xiàn)象。這時用普通的成像器件去拍攝動態(tài)范圍較高的場景,得到的圖像要么在亮度較高的區(qū)域曝光過度,導(dǎo)致該區(qū)域丟失許多細節(jié)信息,要么在亮度較低的區(qū)域曝光不足而導(dǎo)致該區(qū)域?qū)Ρ榷容^低,目標無法分辨。顯然,要想采集得到高動態(tài)范圍圖像僅僅依靠普通圖像傳感器件是不夠的。可以通過調(diào)整圖像傳感器的積分時間來控制曝光量,通過改變曝光量,得到一組關(guān)于同一場景分別反映真實場景不同亮度區(qū)域細節(jié)圖像;長曝光圖像可以保留真實場景低照度區(qū)域目標細節(jié)信息,而短曝光圖像可以反映真實場景亮度較高區(qū)域(城市照明光源)輪廓信息;將同一場景不同曝光時間對應(yīng)的細節(jié)信息最豐富的的區(qū)域帶進行融合,可得到最終能夠較好的展示真實場景信息的高動態(tài)范圍圖像(HDR)。本論文主要研究基于時域、空域、變換域的多種視頻圖像降噪算法,在Matlab等軟件平臺上進行仿真實現(xiàn)。在時域空間,由于序列視頻圖像之間相關(guān)性很強,故采用遞歸加權(quán)濾波算法,通過對多幅圖像平均算法的一種逼近,采用最小均方誤差準則求取最佳加權(quán)系數(shù),從而使信噪比得到較大改善,并使各幅圖像對平滑圖像的貢獻相近;在空域上,分別采用均值濾波、中值濾波、維納濾波和小波閾值濾波算法以及基于改進雙邊濾波等降噪算法。采用不同濾波降噪算法對由低照度CMOS成像系統(tǒng)的視頻圖像進行了濾波處理及主客觀質(zhì)量評價。研究結(jié)果表明基于改進雙邊濾波算法處理后在濾除低照度視頻圖像噪聲的同時,能較好的保留圖像目標邊緣細節(jié)信息。基于低照度固體成像器件圖像存在“局部飽和”這個背景,本論文研究了一種拉普拉斯金字塔HDR成像算法,并在Matlab等軟件上面仿真實現(xiàn)達到了低照度CMOS不同曝光時間圖像的HDR成像。針對不同融合策略產(chǎn)生的不同HDR融合結(jié)果,采用主觀評價方法和客觀評價方法(平均梯度、信息熵、標準差)來進行HDR成像質(zhì)量評價。研究結(jié)果表明基于拉式金字塔HDR成像算法的融合圖像細節(jié)保留更加全面,邊緣輪廓也更加清晰,圖像的局部特征體現(xiàn)的更明顯,主觀視覺效果最佳。
【關(guān)鍵詞】：低照度CMOS 降噪 高動態(tài)范圍 拉普拉斯金字塔 圖像融合
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-21
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢11-19
• 1.2.1 低照度成像器件及其發(fā)展現(xiàn)狀11-15
• 1.2.2 低照度圖像降噪技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢15-16
• 1.2.3 低照度圖像HDR成像技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢16-19
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排19-21
• 第2章 低照度成像系統(tǒng)的圖像降噪算法分析21-40
• 2.1 低照度圖像降噪算法的分析21-28
• 2.1.1 時間域降噪算法21-24
• 2.1.2 空間域降噪算法24-28
• 2.1.3 變換域降噪算法28
• 2.2 基于改進雙邊濾波的低照度圖像降噪算法及其分析28-32
• 2.2.1 改進的雙邊濾波降噪算法28-29
• 2.2.2 低照度圖像降噪算法評價方法29-32
• 2.3 低照度圖像降噪算法實驗結(jié)果及其分析32-39
• 2.4 本章小結(jié)39-40
• 第3章 一種低照度圖像的拉氏金字塔HDR成像算法40-58
• 3.1 拉式金字塔變換的塔形分解和重建40-43
• 3.1.1 拉式金字塔分解40-42
• 3.1.2 拉式金字塔重建源圖像42-43
• 3.2 低照度圖像拉式金字塔HDR融合算法43-46
• 3.2.1 低照度圖像拉氏金字塔HDR融合結(jié)構(gòu)43
• 3.2.2 拉式金字塔HDR圖像的自適應(yīng)加權(quán)融合策略43-46
• 3.3 低照度CMOS的HDR成像實驗結(jié)果分析和評價46-56
• 3.3.1 法國PHOTONIS低照度CMOS攝像機概述46-49
• 3.3.2 低照度CMOS的HDR成像實驗平臺簡介49-50
• 3.3.3 低照度CMOS圖像HDR成像算法性能評價50-56
• 3.4 本章小結(jié)56-58
• 第4章 總結(jié)與展望58-61
• 4.1 工作總結(jié)58-59
• 4.2 論文創(chuàng)新點59
• 4.3 工作展望59-61
• 參考文獻61-66
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單66-67
• 致謝67

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  本文關(guān)鍵詞：低照度固體成像系統(tǒng)的圖像降噪與金字塔HDR成像算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：264321