近年來隨著紅外熱成像技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟,紅外成像系統(tǒng)在民用和軍用領(lǐng)域的應用日趨廣泛。然而,受現(xiàn)有工藝水平和制造成本等方面限制,條紋非均勻性普遍存在于原始紅外圖像中,對圖像的視覺效果造成了不良影響,不利于后續(xù)對圖像進行細節(jié)和對比度的增強,以及目標的檢測和識別等工作,且在校正圖像時往往難以將其與圖像中的邊緣區(qū)分。因此有必要研究一種在有效消除條紋非均勻性和保護圖像邊緣間取得平衡的校正算法。目前一種最新的基于局部空間相關(guān)性的條紋非均勻校正算法能較好地消除條紋非均勻性的同時考慮到了邊緣的保護。針對該算法尚待改進之處,特別是在邊緣檢測環(huán)節(jié)采用固定檢測閾值,導致該算法不能適應不同紅外探測器采集的不同類型圖像的條紋非均勻性校正的問題,本文在此算法基礎(chǔ)上提出了一種改進算法。首先,從根據(jù)圖像特性自適應選取邊緣檢測閾值的角度,本文提出一種根據(jù)圖像水平梯度絕對值的統(tǒng)計特性自適應選取邊緣檢測閾值的邊緣檢測方法。將原始圖像水平梯度絕對值的統(tǒng)計直方圖中大于圖像總像素個數(shù)的99%對應的最小水平梯度絕對值作為邊緣檢測閾值,然后在1*3大小的檢測窗口中對于像素是否屬于圖像邊緣區(qū)域進行判斷。其次,在此研究的基礎(chǔ)上,對被該... 

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景和研究意義
    1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀總結(jié)
    1.3 本文的主要內(nèi)容
2 紅外圖像條紋非均勻性校正的理論基礎(chǔ)及典型算法
    2.1 條紋非均勻性的產(chǎn)生機理
    2.2 幾種典型條紋非均勻性校正算法
    2.3 本章小結(jié)
3 基于局部空間相關(guān)性的條紋非均勻性校正算法的研究
    3.1 基于局部空間相關(guān)性的校正算法原理
    3.2 邊緣檢測閾值的自適應選取方法研究
    3.3 圖像期望值計算的改進方法研究
    3.4 本章小結(jié)
4 實驗結(jié)果及分析
    4.1 實驗條件和評價指標
    4.2 多組紅外圖像數(shù)據(jù)上的對比實驗與結(jié)果分析
    4.3 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 課題展望
致謝
參考文獻


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于引導濾波的紅外圖像條紋噪聲去除方法[J]. 張盛偉,向偉,趙耀宏.  計算機輔助設計與圖形學學報. 2017(08)
[2]基于自適應擴散模型的單幀紅外條紋非均勻性校正算法[J]. 陳世偉,楊小岡,張勝修,劉云峰.  中國光學. 2016(01)
[3]非制冷紅外焦平面探測器及其技術(shù)發(fā)展動態(tài)[J]. 馮濤,金偉其,司俊杰.  紅外技術(shù). 2015(03)
[4]基于雙邊濾波器的紅外圖像條紋噪聲消除算法[J]. 王書朋,高騰.  紅外技術(shù). 2014(09)
[5]基于方差補償矩匹配的紅外圖像非均勻性校正方法[J]. 祝善友,張桂欣,鞏彩蘭,祝令亞,赫華穎,胡勇.  光學學報. 2013(12)
[6]紅外焦平面陣列條紋非均勻性校正方法[J]. 任建樂,陳錢,顧國華,錢惟賢.  紅外與激光工程. 2013(08)
[7]Adaptive nonuniformity correction for IRFPA sensors based on neural network framework[J]. Junqi Bai 1 , Hongyi Hou 2 , Chunguang Zhao 1 , Ning Sun 1 , and Xianya Wang 3,* 1. The 28th Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Nanjing 210007, P. R. China; 2. Department of Mathematics, Nanjing University, Nanjing 210093, P. R. China; 3. School of Electronic Engineering and Optoelectronic Technique, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, P. R. China.  Journal of Systems Engineering and Electronics. 2012(04)
[8]基于配準的紅外焦平面陣列條紋非均勻性校正[J]. 任建樂,陳錢,錢惟賢.  紅外與毫米波學報. 2011(06)
[9]Minimum mean square error method for stripe nonuniformity correction[J]. 錢惟賢,陳錢,顧國華.  Chinese Optics Letters. 2011(05)

博士論文
[1]基于場景的紅外非均勻性校正算法研究[D]. 樊凡.華中科技大學 2015
[2]非制冷紅外熱成像系統(tǒng)研究[D]. 邢素霞.南京理工大學 2005

碩士論文
[1]紅外圖像條紋非均勻性校正與數(shù)字細節(jié)增強算法研究[D]. 白洪林.電子科技大學 2018



本文編號：3692146