红外图像去噪研究

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1、摘要11.引言52•背景介绍52.1我国红外成像技术的发展及应用52.2红外图像产生的过程及特点62.3红外图像的噪声来源与噪声特性72.4常用红外图像的去噪方法93.小波及仿真软件的介绍103.1小波变换在图像去噪中的应用103.1.1小波变换概述103.1.2小波去噪发展的历程113.2红外图像的质量评价标准123.3对仿真软件MATLAB的介绍134•红外图像去噪的原理及实现144.1小波变换在图像去噪中的一般步骤144.2儿种小波去噪方法的比较144・3阈值去噪的原理154.3.1阈值函数的选取154.3.2阈值

2、的估计164.3.3阈值的获取函数174.3.4阈值的去噪函数194.4红外图像阈值去噪的仿真214・5儿种滤波器的去噪及其仿真224.6几种去噪方法的对比分析235.结束语23致谢错误!未定义书签。参考文献25附录1•程序代码26附录2•仿真界面26红外图像去噪研究摘要随着科学技术的迅速发展，红外成像技术在军事和民用领域屮得到了越来越广泛的应用。但是，红外图像存在成像模糊、噪声较大等缺点。为了获得良好的检测、识别效果，红外图像的去噪成了很重要的一项工作。小波去噪已成为目前红外图像去噪的方法的热点之一。木文介绍了小波阈值

3、去噪的基木原理，并将其应用于红外图像去噪，用MATLAB软件进行仿真，该去噪方法无需建立在对噪声方差的精确估计上。试验结果表明：该算法优于传统滤波去噪的方法。它能有效的抑制噪声，可用来对红外图像做进一步的分析和处理。关键i司：红外图像；图像去噪；小波变换；阈值处理AbstractWiththerapiddevelopmentofscienceandtechnology,theinfraredthermalimagerhasbeenmoreandmoreused,andhasshownalargemarketpotenti

4、alandabrightfuture.But,theinfraredimagehasdisadvantages.suchastheblurredimageandtheshrongnoise.Inordertogetbettereffectsofdetectionandrecognitionjmagedenoisingisanimportantwork.Waveletimagedenoisinghasbecomeanimportantmethordforinfraredimagedenoising.Inthispaper,

5、thebasicprincipleofwaveletthresholddenoisingandtheapplicantionofthewaveletthresholddenoisingalgorithmtoinfrarednoisyimagesarepresented,SimulationusingMATLABsoftware,thenewmethoddidnotrelyonaccurateestimationofnoisevariance.Experimentalresultshaveshowthatthealgari

6、thmisbetterthanthetranditionalmethods.ltcaneffetivelyreducethenoiseinimagesandcanbeusedforthefurtheranalysisandprocessingofinfraredimages.Keywords：Infraredimage;Imagedenoising;Wavelettransfbrm;Thresholdp-rocessing；1.引言红外成像技术是大量应用于军事、民用的无源探测技术，如：夜视成像、制导、搜索、跟踪、勘探、医

7、疗等方面。因为红外图像有对比度低、边缘模糊、整幅图像噪声较大而見成份复杂的缺点，所以红外图像的质量直接影响着红外成像技术的广泛应用，而红外图像的质量好坏很大程度上取决于红外图像处理技术的先进性和正确应用。20世纪80年代开始，国内外就已经投入了大量人力、财力研究红外图像的处理技术，虽有不少新理论、新算法问世，但就满足现代多变战术和自然环境中使用的高级武器系统来说，还无法满足要求，所以对红外图像的处理技术的研究，以及新的、更加有效的算法的提出就显得非常重要。目前主要应用的红外图像处理方法大都集中在空域或频域中进行，由于小波

8、变换具有同时对“时、频”进行分析的特性，它能将二维信号分解到不同的分辨率尺度，因此特别适合进行图像分析，基于小波变换的图像处理技术也成为FI前图像之处理技术的研究热点一。研究表明，将小波变换应用于红外图像的处理技术中能有效的提高图像质量，以及准确获取我们需要的图像信息。⑴2.背景介绍2.1我国红外成像技术的发展及应用