基于稀疏表示和Retinex理論的紅外圖像增晰技術(shù)研究.pdf

1、紅外成像系統(tǒng)利用目標(biāo)與環(huán)境的紅外輻射差異成像，具有溫度靈敏度高、動(dòng)態(tài)范圍大、透霧能力強(qiáng)、可晝夜工作等多種優(yōu)點(diǎn)，在軍事和民用領(lǐng)域均獲得了廣泛的應(yīng)用。但與可見(jiàn)光圖像相比，紅外圖像大多有對(duì)比度低、圖像模糊、信噪比低等缺點(diǎn)，導(dǎo)致圖像的目視效果較差，影響后續(xù)的目視解譯、特征提取、目標(biāo)識(shí)別等操作。因此首先要解決紅外圖像的細(xì)節(jié)增晰、超分辨率增晰等圖像處理問(wèn)題，以改善圖像的視覺(jué)效果，為目視解譯提供更為清晰的高質(zhì)量紅外圖像。
　　本文首先研究了紅外

2、圖像成像的機(jī)理和紅外圖像的特性，分析了紅外圖像的特點(diǎn)，為后續(xù)研究做好鋪墊。同時(shí)本文還研究了經(jīng)增晰后的紅外圖像質(zhì)量的主客觀評(píng)價(jià)。研究了一些圖像評(píng)價(jià)的主客觀指標(biāo)，分析其含義。并結(jié)合圖像增晰和超分辨率增晰問(wèn)題，研究了評(píng)價(jià)其效果的客觀指標(biāo)選擇。
　　在紅外圖像增晰方面，本文研究了傳統(tǒng)的紅外圖像增晰算法的優(yōu)缺點(diǎn)，分析了其在視覺(jué)效果和細(xì)節(jié)增晰方面的不足。在此基礎(chǔ)上，研究了基于Retinex理論的圖像增晰SSR和MSR算法。將Retinex理論

3、與紅外圖像增晰問(wèn)題相結(jié)合進(jìn)行研究，提出了一種基于Retinex理論的紅外圖像細(xì)節(jié)增晰算法。在算法中，先對(duì)紅外圖像進(jìn)行分頻處理，將低頻部分進(jìn)行多尺度Retinex（MSR）處理，高頻部分進(jìn)行局部直方圖均衡CLAHE處理，再進(jìn)行加權(quán)融合，得到最終的增晰結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)本方法處理后的圖像顯示的動(dòng)態(tài)范圍有效地?cái)U(kuò)大，細(xì)節(jié)信息突出明顯，可得到更多的目視信息，并且視覺(jué)效果更好，適應(yīng)性強(qiáng)。
　　在紅外圖像超分辨率增晰方面，本文對(duì)圖像超分辨率

4、的常用方法進(jìn)行了研究。針對(duì)傳統(tǒng)算法中存在的加入的先驗(yàn)信息不充分、運(yùn)算復(fù)雜、解空間較大、最優(yōu)解偏差較大等問(wèn)題，將圖像稀疏表示理論與圖像超分重建模型相結(jié)合，提出了一種基于圖像稀疏表示的單幅圖像超分辨率增晰算法。算法中以圖像塊的稀疏度最小作為先驗(yàn)知識(shí)加入超分重建模型中，利用求解L0范數(shù)最優(yōu)的貪婪OMP算法，優(yōu)化得到對(duì)圖像塊的稀疏表示，進(jìn)而重構(gòu)出高分辨率的圖像塊；再利用相鄰塊間的重疊部分求取平均處理以去除邊界效應(yīng)，得到視覺(jué)效果較好的超分辨率重建