低信噪比紅外圖像預(yù)處理與分割技術(shù)研究.pdf

1、目標(biāo)分割技術(shù)是紅外圖像處理系統(tǒng)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)準(zhǔn)確有效的分割,對(duì)于目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別、跟蹤具有重要的實(shí)際意義。鑒于紅外目標(biāo)圖像通常具有噪聲大、背景復(fù)雜、目標(biāo)模糊不清的特點(diǎn),本文通過分析紅外圖像的特點(diǎn)和噪聲來源,將紅外圖像的預(yù)處理與分割技術(shù)結(jié)合起來進(jìn)行研究,以獲取紅外目標(biāo)良好的分割效果。
　　 本文簡(jiǎn)要介紹了紅外圖像三個(gè)主要組成部分,即目標(biāo)、噪聲和背景,并建立對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)模型。在掌握紅外圖像噪聲的主要來源、特性等理論知

2、識(shí)的基礎(chǔ)上,展開紅外圖像預(yù)處理算法的研究。預(yù)處理技術(shù)需分析各種濾波器(如:平滑濾波器、頻域?yàn)V波技術(shù)、形態(tài)學(xué)濾波技術(shù))的處理特性。然后在Matlab環(huán)境下對(duì)紅外圖像進(jìn)行濾波降噪處理,經(jīng)仿真驗(yàn)證來選擇合適的預(yù)處理算法。仿真結(jié)果表明,中值濾波、形態(tài)學(xué)濾波的效果較好,在一定程度上抑制了背景噪聲,同時(shí)目標(biāo)圖像的邊緣細(xì)節(jié)信息保持的比較完整。
　　 在完成紅外圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)上,展開分割算法的研究。首先研究了閾值分割技術(shù),總結(jié)了全局和局部門限

3、分割的優(yōu)缺點(diǎn),并對(duì)其中的大津法、雙峰法和迭代法進(jìn)行仿真研究。接著對(duì)邊緣檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的探討,總結(jié)分析了串行邊界和并行邊界檢測(cè)技術(shù),并對(duì)其中的微分算子邊緣檢測(cè)(Robert、Sobel、Prewitt和Canny算子等)和非線性拉普拉斯算子進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。最后,對(duì)前兩大類的仿真結(jié)果進(jìn)行總結(jié),對(duì)其中的一些缺陷進(jìn)行改良。在原有的分割算法基礎(chǔ)上,提出了三種改進(jìn)算法,分別是:(1)改進(jìn)的Canny多邊緣檢測(cè)與簡(jiǎn)化的Otsu相結(jié)合的分割方法;(2