基于稀疏表示的紅外圖像去噪算法研究.pdf

1、隨著紅外熱成像技術(shù)的發(fā)展，紅外熱成像系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域。紅外成像系統(tǒng)應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)展，也使得許多場(chǎng)合對(duì)紅外成像系統(tǒng)成像質(zhì)量的要求越來(lái)越高。然而，由于受紅外探測(cè)器材料、加工工藝、及外界環(huán)境等因素的影響，紅外成像系統(tǒng)所采集的圖像中總是存在大量的噪聲，這些噪聲嚴(yán)重降低了紅外圖像的視覺(jué)效果，給紅外圖像的觀察帶來(lái)了諸多不便。抑制或消除紅外圖像中的噪聲一直是紅外圖像處理中的技術(shù)難題，尤其是紅外圖像采集過(guò)程中產(chǎn)生的固定圖案噪聲，運(yùn)用傳

2、統(tǒng)的圖像去噪方法進(jìn)行處理時(shí)難以獲得理想的圖像效果，因此，研究新的紅外圖像去噪方法不僅必要而且具有重要理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　 本文針對(duì)傳統(tǒng)濾波算法在濾除紅外圖像噪聲的同時(shí)也濾除了圖像中有用信息的不足，提出基于稀疏表示的紅外圖像去噪方法。該方法采用匹配追蹤分解法，將紅外圖像信號(hào)分解到由特定基函數(shù)構(gòu)成的過(guò)完備原子庫(kù)上，圖像中的有用信息能夠用原子表示，而圖像中的噪聲由于沒(méi)有結(jié)構(gòu)特性，與原子的相關(guān)性很低甚至不能用原子表示，因此在圖像分

3、解完成后，僅利用代表圖像有用信息的原子來(lái)重建圖像，就能達(dá)到抑制圖像噪聲的目的。
　　 針對(duì)紅外圖像，本文選擇過(guò)完備Gabor原子庫(kù)作為紅外圖像稀疏分解的原子庫(kù)，采用匹配追蹤分解法，將紅外圖像分解到過(guò)完備原子庫(kù)上。針對(duì)圖像稀疏分解計(jì)算量巨大，計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng)的缺點(diǎn)，提出了一種可行的優(yōu)化方法，將一幅圖像按照行數(shù)來(lái)進(jìn)行分解，而不是將整幅圖像作為一個(gè)很長(zhǎng)的信號(hào)來(lái)進(jìn)行分解，從而節(jié)省了稀疏分解的計(jì)算量，大大縮短紅外圖像稀疏分解的耗時(shí)。同時(shí)，文章針