毫米波無源探測圖像增強及分割算法研究.pdf

1、毫米波無源探測成像系統(tǒng)能夠接收不同物體輻射的能量并利用能量之間的差異實現(xiàn)成像。因為毫米波無源探測成像系統(tǒng)具有無輻射、穿透性優(yōu)良等優(yōu)點，使得其在人體隱匿目標探測及其相關領域，已經成為了海內外研究的熱點。但考慮到系統(tǒng)實際實現(xiàn)的難度及成本等方面的限制，毫米波無源成像結果的分辨率低、受噪聲污染嚴重，影響了圖像直接的視覺觀感，并對檢測跟蹤、圖像融合等操作帶來不利的影響，因此，對毫米波無源成像結果進行諸如降噪、對比度拉伸、通道均衡等預處理操作是重要

2、的并且必要的。
　　本文依托于實際的研究項目，針對毫米波圖像預處理中的圖像增強與分割等方面的問題，展開了深入的研究。具體研究內容主要有以下幾個方面：
　　（1）基于毫米波無源探測成像系統(tǒng)的相關理論及工作原理，分析了毫米波成像機制對成像結果的影響。確立了本文的研究思路與路線。
　?。?）研究了經典的基于偏微分方程(partial differential equation)的算法，分析和總結了經典算法的優(yōu)缺點后提出了改進

3、邊緣度量的偏微分方程降噪算法。經實驗結果驗證，該算法能夠處理受噪聲污染嚴重的圖像。
　?。?）若毫米波成像系統(tǒng)采用單通道掃描機制，受機械抖動及機械回差等因素的影響，毫米波成像結果會出現(xiàn)行間錯位現(xiàn)象。此問題使得傳統(tǒng)的圖像降噪算法不能的有效地處理毫米波成像結果。針對這一問題，本文提出了基于局部偏微分方程的圖像降噪算法。經相關實驗驗證，該算法可以有效地去除具有行間錯位現(xiàn)象的單通道毫米波成像結果中的噪聲。
　?。?）針對多通道毫米波

4、成像結果存在多種類型的噪聲這一問題，研究并提出了基于圖像形態(tài)學與偏微分方程的混合降噪算法。經實驗驗證，該算法能有效地去除多通道毫米波成像結果中的噪聲。
　?。?）分析了常用的圖像分割算法的適用性和優(yōu)缺點。根據實際項目需要，選取了基于閾值處理的方法對無源毫米波成像結果進行分割。針對傳統(tǒng)閾值處理無法有效地受強噪聲污染的圖像這一問題，研究了基于邊緣改進全局閾值處理的圖像分割算法，并根據項目實際所得的成像結果，提出相應的改進。經實驗結果驗