【正文】 會(huì)不斷的向其所在環(huán)境中進(jìn)行熱輻射。物體的熱輻射在常溫下主要表現(xiàn)為紅外輻射，人們又稱紅外輻射為紅外線，它是一種人眼感覺(jué)不到的光線，具有很強(qiáng)的熱作 用，所以又稱為熱輻射。 我們知道人眼在白天或有可見(jiàn)光照射的環(huán)境中對(duì)景物非常的敏感，但是，在夜晚或沒(méi)有可見(jiàn)光照射時(shí)，人眼基本上喪失了它的功能，這是因?yàn)槿搜鄄荒茼憫?yīng) ~ m 波段以外的光線 [1]。長(zhǎng)期以來(lái)人們都在尋求一種技術(shù)，能夠讓人眼觀察到?jīng)]有可見(jiàn)光條件下的物體，紅外輻射的發(fā)現(xiàn)使這種技術(shù)的實(shí)現(xiàn)成為可能，因?yàn)樗械奈矬w都或多或少的對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行著輻射。但是由于紅外輻射所處的波段在人眼能夠識(shí)別的范圍之外，所以靠人眼是無(wú)法識(shí)別這種輻射的，如果能夠?qū)⑦@種輻射轉(zhuǎn)換成可見(jiàn)的圖像，那么就可以實(shí)現(xiàn)在無(wú)可見(jiàn)光環(huán)境下對(duì)物 體的觀察。紅外成像系統(tǒng)就是能夠?qū)崿F(xiàn)紅外輻射與可見(jiàn)光圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換的裝置，它將自然界物體的溫度信息通過(guò)傳感器轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，然后將這種電信號(hào)通過(guò)一定技術(shù)轉(zhuǎn)換成可見(jiàn)光圖像，這種成像技術(shù)稱為熱成像技術(shù)，它反映的是物體各部分以及物體與周圍環(huán)境之間的溫度的差異，這就沒(méi)有了可見(jiàn)光的限制。 紅外成像系統(tǒng)所成圖像的灰度信息反映的是場(chǎng)景的紅外輻射量，因此它與可見(jiàn)光成像系統(tǒng)的工作原理有很大不同。像素灰度的大小是由相應(yīng)場(chǎng)景中紅外輻射強(qiáng)度決定的，輻射強(qiáng)度越大，像素灰度值就越大，輸出圖像就越亮，相反輻射強(qiáng)度越小，得到的紅外圖像相應(yīng)部分就 會(huì)表現(xiàn)的越暗。成像過(guò)程中周圍的環(huán)境會(huì)對(duì)成像系統(tǒng)產(chǎn)生很大的影響，這是因?yàn)橹車h(huán)境中存在各種輻射，并且紅外輻射在傳輸過(guò)程中會(huì)被衰減，這些都是在紅外成像系統(tǒng)中需要考慮的問(wèn)題。各個(gè)波段紅外輻射的透射率是不同的，因此波段的選擇也是非常重要的。目前，紅外成像系統(tǒng)使用的波段一般都處于 3~5μ m 和 8~14μ m 兩個(gè)窗口范圍內(nèi) [2]。 哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文 2 紅外成像系統(tǒng)有幾個(gè)重要的組成部分，其中包括用來(lái)對(duì)接收的紅外輻射進(jìn)行聚焦的光學(xué)系統(tǒng)和進(jìn)行信號(hào)放大處理的視頻信號(hào)放大器，還有最為重要的部件：紅外探測(cè)單元，成像系統(tǒng)通過(guò)它實(shí)現(xiàn)紅外輻射信號(hào)與電信號(hào)之間的 轉(zhuǎn)換，成像系統(tǒng)工作過(guò)程如圖 所示。 紅 外 輻 射 （ 目 標(biāo) / 背 景 / 各 種干 擾 輻 射 ）光 學(xué) 系統(tǒng)紅 外 探 測(cè) 器視 頻 放 大 器顯 示 器大 氣傳 輸紅 外 輻射 聚 焦電 信號(hào)紅 外 圖 像紅 外 成 像 系 統(tǒng) 圖 紅外成像系統(tǒng)示意圖 按成像方式不同紅外探測(cè)器可以分為：光學(xué)機(jī)械掃描成像和紅外凝視焦平面陣列式成像 [3]。 （ 1） 紅外光學(xué)機(jī)械掃描成像 光學(xué)機(jī)械掃描成像的工作過(guò)程是通過(guò)控制鏡頭進(jìn)行精密的機(jī)械運(yùn)動(dòng)，對(duì)場(chǎng)景一行一行的掃描來(lái)完成的。因?yàn)樵诔上襁^(guò)程中需要精密的機(jī)械運(yùn)動(dòng)配合，所以這種成像的方法也被人們稱為光學(xué)機(jī)械掃描成像。這種成像方式有兩個(gè)嚴(yán)重的弊端：首先光學(xué)鏡頭的移動(dòng)是精密的機(jī)械過(guò)程，所以一般來(lái)說(shuō)這種掃描機(jī)構(gòu)比較復(fù) 雜，抗震能力弱，容易損壞。其次，掃描速度特別慢，導(dǎo)致成像速度慢，不能很好的跟蹤高速運(yùn)動(dòng)的物體。故此，在 20 世紀(jì) 70 年代產(chǎn)生了一種新型的也是當(dāng)今最受人們重視的紅外凝視焦平面陣列式成像方式。 （ 2）紅外凝視焦平面陣列式成像 紅外凝視焦平面陣列的成像方式大大增加了探測(cè)單元的數(shù)目，以至于它能夠?qū)⒁晥?chǎng)內(nèi)所有的目標(biāo)同時(shí)記錄下來(lái)，這樣就不必進(jìn)行鏡頭的機(jī)械掃描，也就避免了機(jī)械掃描帶來(lái)的一系列的缺點(diǎn)。這種成像方式需要對(duì)采集到的探測(cè)信號(hào)進(jìn)行采樣處理，然后將信號(hào)依次送出，也就形成記錄了場(chǎng)景的紅外圖像。紅外凝視焦平面陣列系統(tǒng)以它的 體積小、低功耗、無(wú)光機(jī)掃描、高性能及無(wú)電子束掃描的特點(diǎn)得到了廣泛的使用。 第一章 緒論 3 紅外成像系統(tǒng)具有可見(jiàn)光成像系統(tǒng)不可比擬的優(yōu)越性能 [3]： 1）紅外成像系統(tǒng)的適應(yīng)性比較強(qiáng)，特別是在無(wú)可見(jiàn)光環(huán)境或環(huán)境比較惡劣的情況下的工作能力比可見(jiàn)光成像系統(tǒng)強(qiáng)。 2)與可見(jiàn)光相比，紅外輻射更容易穿透霧、霾環(huán)境，能夠克服這些視覺(jué)上的障礙，較好的排除干擾，探測(cè)到目標(biāo)。 3）隱蔽性好，它響應(yīng)的是場(chǎng)景的熱輻射，屬于被動(dòng)接收，這要比雷達(dá)成像和激光探測(cè)的保密性好。 4）因?yàn)樗且揽恳晥?chǎng)內(nèi)目標(biāo)自身或目標(biāo)與背景之間的溫度差異進(jìn)行探測(cè)的，所以它能夠很好的識(shí)別 偽裝的目標(biāo)，而可見(jiàn)光成像系統(tǒng)很難做到這一點(diǎn)。 5）紅外成像系統(tǒng)功耗比較低，同時(shí)它的體積也比較小，可以方便的用于軍事方面。由于紅外成像系統(tǒng)具有以上可見(jiàn)光成像系統(tǒng)不可比擬的優(yōu)勢(shì)，所以得到了廣泛的應(yīng)用，特別是在惡劣的氣候條件下，使用更多。 課題的研究目的和意義 紅外焦平面陣列成像技術(shù)相對(duì)于單點(diǎn)掃描成像，它的多元成像特點(diǎn)不可避免的帶來(lái)了非均勻性 [4]。非均勻性的產(chǎn)生原因有許多，其中加工工藝水平限制和外界影響，以及自身的工作狀態(tài)都會(huì)為系統(tǒng)帶來(lái)嚴(yán)重的非均勻性。由于非均勻性的存在使得紅外成像系統(tǒng)成像質(zhì)量受到嚴(yán)重影響 ，具有非均勻性的圖像整體會(huì)表現(xiàn)出模糊不清、目標(biāo)特征不明顯等特點(diǎn)，嚴(yán)重時(shí)系統(tǒng)將完全失去其探測(cè)的功能 [5]。 目前來(lái)說(shuō)雖然工藝制造水平已經(jīng)有了很大的提高，這在一定程度上降低了系統(tǒng)的非均勻性，但是很難實(shí)現(xiàn)具有理想非均勻性紅外焦平面陣列的制造。并且當(dāng)探測(cè)元數(shù)目非常大時(shí)，不可能通過(guò)逐一的對(duì)探測(cè)元測(cè)量篩選標(biāo)定補(bǔ)償?shù)姆绞綄?duì)其進(jìn)行校正。因此，通過(guò)信號(hào)處理的手段對(duì)圖像進(jìn)行校正，成為了目前使用最廣泛的方式。 另外，紅外成像系統(tǒng)與可見(jiàn)光成像系統(tǒng)不同，它反映的是場(chǎng)景物體的熱輻射量，所以它更容易受到周圍環(huán)境輻射和自身靈敏度的影響。并 且與可見(jiàn)光圖像相比，紅外圖像存在直方圖較為集中、目標(biāo)與背景之間的對(duì)比度低、紋理較弱等缺點(diǎn)，很難實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的檢測(cè)。因此，對(duì)于紅外圖像的增強(qiáng)處理就顯得異常重要，一方面是為了得到良好的視覺(jué)效果，另一方面也為后續(xù)的圖像使用打下基礎(chǔ)。 哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文 4 紅外 圖像 預(yù)處理算法綜述 紅外 圖像 非均勻性校正研究 現(xiàn)狀 最早應(yīng)用于紅外探測(cè)器的校正算法是 Ewing 等人于 70 年代初提出的一點(diǎn)校正法 [6]，這一算法可以將陣列元對(duì)某一特定的均勻輻射的響應(yīng)置為一致，它可以對(duì)偏置不均勻性進(jìn)行校正，也可以對(duì)增益不均勻性進(jìn)行校正。但是該算法針對(duì)性 較強(qiáng)，由于它采用的是單一的輻射強(qiáng)度，所以離校正點(diǎn)越遠(yuǎn)，非均勻性殘留越大。在一點(diǎn)校正算法的基礎(chǔ)上，有人提出了兩點(diǎn)校正算法 [7]，該算法主要改善了一點(diǎn)校正算法不能兼顧增益不均勻性和偏置不均勻性的缺點(diǎn)，它是通過(guò)在線性范圍內(nèi)選取兩個(gè)不同的均勻輻射量來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)陣列輸出響應(yīng)的偏置和增益系數(shù)同時(shí)進(jìn)行校正，因此，它具有更高的校正精度。之后 等人又提出了多點(diǎn)校正算法 [8]，該算法在焦平面陣列響應(yīng)范圍內(nèi)選取了多個(gè)定標(biāo)點(diǎn)，通過(guò)這些特定的點(diǎn)來(lái)找出輻射量與探測(cè)器響應(yīng)輸出之間的函數(shù)映射關(guān)系。在求取函數(shù)映射關(guān)系時(shí)使用的是 多項(xiàng)式插值法，但是高次插值多項(xiàng)式逼近精度并不是與插值節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)成正比，并且隨著插值節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的增加計(jì)算量也大幅度增加，不利于實(shí)時(shí)校正。于是，又提出了分段線性插值算法，它是用折線段連接插值節(jié)點(diǎn)來(lái)逼近映射函數(shù)曲線，與普通的多點(diǎn)校正算法相比較，它算法復(fù)雜度大大降低，易于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理。 基于定標(biāo)的非均勻性校正算法因?yàn)槠渌惴ê?jiǎn)單、精確度高、利于工程實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)，受到了廣泛的關(guān)注。還有一系列的定標(biāo)算法的改進(jìn)算法，使這一類算法更具有實(shí)用性，這里就不一一介紹了。在關(guān)注這類算法各種優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)，我們還必須了了解它們一個(gè)共同的缺點(diǎn) ：需要周期性的進(jìn)行重新校正，這是由于在工作過(guò)程中紅外焦平面陣列非均勻性會(huì)隨時(shí)間、環(huán)境等因素的影響有緩慢的變化，這樣就增加了設(shè)備的復(fù)雜度，于是人們提出了基于場(chǎng)景的非均勻性校正算法，該類算法各參數(shù)的更新都是來(lái)自于對(duì)場(chǎng)景的估計(jì)，就避免了定標(biāo)校正算法的缺點(diǎn) [9]。 基于場(chǎng)景的非均勻性校正技術(shù)是國(guó)內(nèi)外研究的主要方向，Nsrendra等人最早提出了基于場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)的方法 [10]，他們利用探測(cè)元對(duì)輻射量響應(yīng)的線性模型，首先假定入射到各陣列元的輻射通量均值和方差相同，然后對(duì)場(chǎng)景內(nèi)紅外圖像進(jìn)行空間信息的統(tǒng)計(jì)，第一章 緒論 5 通過(guò)這些統(tǒng)計(jì)量連續(xù)的 對(duì)增益系數(shù)和偏移量進(jìn)行校正。恒定統(tǒng)計(jì)法和恒定范圍統(tǒng)計(jì)算法都屬于此類，區(qū)別在于后者考慮了電噪聲對(duì)成像系統(tǒng)的影響。雖然場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)的算法利用了空間統(tǒng)計(jì)信息，但是它沒(méi)有考慮時(shí)域統(tǒng)計(jì)信息，所以它也不能很好的跟蹤探測(cè)器響應(yīng)參數(shù)的漂移。 Torres等人將卡爾曼濾波器應(yīng)用于對(duì)陣列元參數(shù)的估計(jì) [11]，他們把增益系數(shù)和偏移量作為待估計(jì)狀態(tài)變量，同時(shí)將紅外圖像序列分成內(nèi)部參數(shù)保持不變的連續(xù)的塊，通過(guò)馬爾可夫過(guò)程模擬狀態(tài)變的漂移。最后根據(jù)探測(cè)元對(duì)輻射量的響應(yīng)特性對(duì)過(guò)程進(jìn)行初始化，就可以利用卡爾曼濾波關(guān)系式完成對(duì)狀態(tài)變量的估計(jì)。為了 能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)探測(cè)器參數(shù)自適應(yīng)跟蹤和調(diào)整，Scribner等人 [12]提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)校正算法，該算法是基于場(chǎng)景校正算法中比較有代表性的一種方法，它的校正原理是利用現(xiàn)有視場(chǎng)場(chǎng)景來(lái)持續(xù)的對(duì)探測(cè)元進(jìn)行增益系數(shù)和偏移的校正，依據(jù)實(shí)際景象采用誤差最陡下降法逐幀迭代，直至達(dá)到最佳校正狀態(tài)。但是，由于它把像素周圍四鄰域的平均值作為該像元的期望輸出值，所以，隨著迭代次數(shù)增加紅外圖像細(xì)節(jié)信息越來(lái)越不明顯，靜止目標(biāo)會(huì)逐漸融入背景。并且由于參數(shù)的修正需要一定的時(shí)間，當(dāng)目標(biāo)再次運(yùn)動(dòng)時(shí)，還會(huì)產(chǎn)生偽像。于是，又有人提出了許多具 有偽像消除能力的改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法 [13]，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法得到了完善。 除了上面列出來(lái)的幾種算法外，還有許多非均勻性校正算法，在非均勻性消除方面都有自己的特點(diǎn)，如基于小波變換的算法 [14]、時(shí)域高通濾波算法 [15]等等，都能取得很好的效果。 紅外圖像盲元檢測(cè)的研究現(xiàn)狀 在紅外焦平面陣列系統(tǒng)的成像過(guò)程中，不可避免的存在著失效元（也稱為盲元）的問(wèn)題，它們與正常像元相比，對(duì)輻射的響應(yīng)過(guò)高或過(guò)低，這些像素點(diǎn)不能夠正確的反映場(chǎng)景的信息和場(chǎng)景的變化，嚴(yán)重的影響了成像系統(tǒng)的性能。雖然在成像之后采用了非均 勻性校正算法對(duì)圖像的非均勻性進(jìn)行了校正，但是由于這些像素點(diǎn)偏離正常值較遠(yuǎn)，一般的校正算法校正的深度不夠，達(dá)不到理想的效果，所以就需要使用盲元檢測(cè)算法，檢測(cè)出盲元的具體位置，然后再單獨(dú)的對(duì)其進(jìn)行校正（補(bǔ)償）。 根據(jù)盲元的特點(diǎn)，人們提出了許多檢測(cè)算法，如常使用的 3?哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文 6 法，它判定像元為盲元的標(biāo)準(zhǔn)是：將像元灰度值和場(chǎng)景均值之間的偏差與一閾值相比較，如果大于，則判定為盲元，這一算法中閾值設(shè)定為標(biāo)準(zhǔn)差的 3倍。還有一些基于 3? 法的改進(jìn)算法，如基于滑動(dòng)窗口的自適應(yīng)閾值盲元檢測(cè)算法 [16]等。另外還有基于參考源的檢測(cè)算法，算法中首先通過(guò)對(duì)黑體成像的方式獲取均勻輻射圖像，然后再根據(jù)盲元與正常像元之間統(tǒng)計(jì)特性的不同來(lái)進(jìn)行盲元的判定，雙參考源法就屬于此類算法 [17]。從有效像元和盲元響應(yīng)特征在統(tǒng)計(jì)分布上的差異方面出發(fā)，石巖等人 [18]提出了基于特征直方圖分解的紅外焦平面陣列無(wú)效像元檢測(cè)算法，也是一種很好的檢測(cè)算法。 紅外圖像增強(qiáng)的研究 現(xiàn)狀 針對(duì)紅外圖像低對(duì)比度和較為模糊的特點(diǎn)，人們嘗試了多種圖像增強(qiáng)算法。這些算法根據(jù)作用域的 不同，大致可以分為兩大類：基于空間域的圖像增強(qiáng)算法和基于變換域的圖像增強(qiáng)算法。 最基礎(chǔ)的空域增強(qiáng)算法，如直方圖修正、灰度拉伸等 [19]。在所處理的紅外圖像的灰度級(jí)僅占用全部灰度級(jí)范圍的一部分時(shí)，它們對(duì)圖像對(duì)比度的增強(qiáng)效果比較明顯，因?yàn)樗鼈兊幕舅枷攵际菍D像直方圖中的灰度級(jí)從給定的灰度映射到另一個(gè)灰度。但是當(dāng)原圖像灰度范圍較大時(shí)，算法的增強(qiáng)效果變差。文獻(xiàn) [20]中則提出了一種直方圖均衡的改進(jìn)算法，算法中使用了廣義直方圖的概念，有效的克服了傳統(tǒng)直方圖均衡化方法的不足，在保留了目標(biāo)細(xì)節(jié)的情況下，既能控制增強(qiáng)效果 ，也保證了不會(huì)過(guò)分放大噪聲。在文獻(xiàn) [21]中提出了自適應(yīng)直方圖均衡增強(qiáng)算法，該算法本質(zhì)上也是直方圖均衡算法，但是在對(duì)圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理之前，使用了一個(gè)加權(quán)函數(shù)對(duì)直方圖進(jìn)行了加權(quán)處理。另外，文獻(xiàn) [22]、 [23]中分別提出了直方圖非線性拉伸增強(qiáng)算法和平臺(tái)直方圖增強(qiáng)算法。 基于變換域的紅外圖像增強(qiáng)算法，最常用到的變換域是頻率域，通過(guò)一定的手段（如傅里葉變換）將圖像從空間域變換到頻率域，然后在頻率域中根據(jù)需要對(duì)圖像進(jìn)行相應(yīng)的處理，最后再將變換后的結(jié)果映射到空間域得到最終的增強(qiáng)圖像。另外，常用的變換域還有模 糊域，即基于模糊集理論的圖像增強(qiáng)算法，該算法是于 20世紀(jì) 80年代中期， [24]，由于其良好的第一章 緒論 7 處理效果而得到了廣泛的應(yīng)用，并有人在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)算法。文獻(xiàn) [25]介紹了基于二維離散小波變換的紅外圖像增強(qiáng)方法，該算法計(jì)算效率較高，圖像的梯度提供了更多的圖像細(xì)節(jié)信息，并且有效的控制噪聲。 近年來(lái)，研究人員不斷嘗試著將一些數(shù)學(xué)工具運(yùn)用到紅外圖像的增強(qiáng)中，如文獻(xiàn) [26]中提到的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像增強(qiáng)算法，文獻(xiàn) [27]中進(jìn)行了基于遺傳算法的紅外圖像增強(qiáng)研究，文獻(xiàn) [28]將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)用 于圖像增強(qiáng)，它們都取得了很好的效果，并且都得到了廣泛的應(yīng)用。 本文的主要工作及內(nèi)容安排 第一章是緒論，主要介紹了紅外探測(cè)器發(fā)展的過(guò)程，以及紅外成像系統(tǒng)所成圖像的特點(diǎn)，然后對(duì)紅外圖像非均勻性校正和增強(qiáng)兩方面的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析，指出了各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)。 第二章首先敘述了紅外圖像非均勻性產(chǎn)生的原因和非均勻性的定義，然后在此基礎(chǔ)上提出了焦平