红外图像的处理其MATLAB实现

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1、红外图像的处理及其MATLAB函数实现0.引言随着红外技术日新月异的发展，红外技术在军事及人们日常生活中有着越来越广泛的应用。但由于红外探照灯及红外探测器件的限制，红外成像系统的成像效果仍然不够理想。在民用监测应用中，主要表现为夜视距离近，图像背景与被监测目标之间对比度模糊，被监测目标细节难以辨认，图像特征信息不明确等方面。为使图像更适于人眼观测、适用于图像后续目标识别及跟踪处理，有必要在红外图像采集和处理上做进一步的研究，来增强红外图像视觉效果。1.红外图像的获取及其特点1.1红外图像的获取红外图像主要

2、是由红外热像仪采集的。红外热像仪是一种二维热图像成像装置。热成像系统是一个光学一电子系统，可用于接收波长在之间的电磁辐射，它的基本功能是将接收到的红外辐射转换成电信号，再将电信号的大小用灰度等级的形式表示，最后在显示器上显示出来。图1.1就是一张采集到的红外图像。图1.1输入的红外图像资料1.2红外图像的特点红外图像反映了目标和背景不可见红外辐射的空间分布，其辐射亮度分布主要由被观测景物的温度和发射率决定，因此红外图像近似反映了景物温度差或辐射差。根据其成像原理，总结红外图像特点如下：(1)红外热图像表征

3、景物的温度分布，是灰度图像，没有彩色或阴影(立体感觉)，故对人眼而言，分辨率低、分辨潜力差；(2)由于景物热平衡、光波波长、传输距离远、大气衰减等原因，造成红外图像空间相关性强、对比度低、视觉效果模糊；(3)热成像系统的探测能力和空间分辨率低于可见光阵列，使得红外图像的清晰度低于可见光图像；(4)外界环境的随机干扰和热成像系统的不完善，给红外图像带来多种多样的噪声，比如热噪声、散粒噪声、噪声、光子电子涨落噪声等等。噪声来源多样，噪声类型繁多，这些都造成红外热图像噪声的不可预测的分布复杂性。这些分布复杂的噪

4、声使得红外图像的信噪比比普通电视图像低；(5)由于红外探测器各探测单元的响应特性不一致等原因，造成红外图像的非均匀性，体现为图像的固定图案噪声、串扰、畸变等。由以上五点可知，红外图像一般较暗，且目标与背景对比度低，边缘模糊，视觉效果差。通过以上比较分析，可以总结：可见光图像与红外图像的成像机理虽然不同(可见光图像是利用物体对光线的反射来获得的，而红外图像是靠物体自身的红外辐射获取的)，但在低照度情况下，可见光图像与红外图像的视觉效果和直方图特征均相同，因此可以采用低照度可见光图像的处理方法来处理红外图像。

5、2.红外图像的增强2.1图像增强图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行强调或突显，以便于观察或做进一步的分析与处理。图像增强不意味着能增加原始的信息，有时甚至会损失一些信息，但图像增强的结果却能加强对特定信息的识别能力，便图像中感兴趣的特征得以加强，从而使这些特征的检测和识别变得更加容易。图像增强方法的分类如图2.1所示：资料图2.1图像增强方法下面我们主要介绍其中的几种增强方法。2.2红外图像的直方图均衡化2.2.1图像的直方图灰度直方图是用于表达图像灰度分布情况的统计图表，有一维直方

6、图和二维直方图之分。其中最常用的是一维直方图。它具有以下三个性质：(1)图像与直方图之间是多对一的映射关系；(2)只表示图像每一灰度级出现的频数，而失去了具有该灰级的像素的位置信息；(3)一幅图像各子区直方图之和等于该图像的全图直方图。一幅图像的直方图可以提供下列信息：(1)每个灰度级上像素出现的频数；(2)图像像素值的动态范围；(3)整幅图像的大致平均明暗；(4)图像的整体对比度情况。因此，在图像处理中直方图是很有用的决策和评价工具。直方图统计在对比度拉伸、灰度级修正、动态范围调整、图像灰度调整、模型化

7、等图像处理方法中发挥了很大的作用，在本文后面的讨论中将可以看到直方图的重要作用。比较红外图像与可见光图像的直方图，可以总结其直方图特点如下：(1)像素灰度值动态范围不大，很少充满整个灰度级空间；而可见光图像的像素则分布于几乎整个灰度级空间。资料(2)绝大部分像素集中于某些相邻的灰度级范围，这些范围以外的灰度级上则没有或只有很少的像素；而可见光图像的像素分布则比较均匀。(3)直方图中有明显的峰存在，多数情况下为单峰或双峰，若为双峰，则一般主峰为信号，次峰为噪声；而可见光图像直方图的峰不如红外图像明显，一般多

8、个峰同时存在。以上特点是大多数红外图像直方图所具备的，但也不绝对。实际中的红外图像可能会由于气候条件、环境温度等因素的影响，呈现出与上述特点不完全一致的情形。图2.2为原红外图像的灰度图和直方图直方图图2.2原始图像的灰度图和直方图2.2.2直方图的均衡化直方图均衡的作用是改变图像中灰度概率分布，使其均匀化．其实质是使图像中灰度概率密度较大的像素向附近灰度级扩展，因而灰度层次拉开，而概率密度较小的像素灰度级收缩，从而让出原来占