【正文】 使得圖中原來比較平滑區(qū)域內(nèi)部的灰度動態(tài)范圍被壓縮，因而整幅圖比較昏暗。圖像數(shù)據(jù)融合的方法分為像素層融合、特征層融合、符號層融合。因此，為了一種特定的用途采用的一種特定的處理方法，得到一幅特定的圖像，對其質(zhì)量的評價方法和準(zhǔn)則也是特定的，所以，很難對各種處理定出一個通用的標(biāo)準(zhǔn)。仿真結(jié)果證明，紅外圖像經(jīng)過本文算法處理后，處理后圖像目標(biāo)邊緣和輪廓比較清晰、細節(jié)得到增強，圖像的整體視覺效果有明顯改善，有利于后續(xù)的分割和識別處理。我所取得的每一點成績都與X老師的耐心指導(dǎo)分不開，X老師永遠是我工作和生活中的榜樣。在我設(shè)計論文期間，不管在學(xué)習(xí)還是生活方面，始終得到X老師的淳淳教誨和卓有成效的指導(dǎo)與幫助。同時分析了紅外圖像在成像過程中的噪聲以及圖像的對比度和分辨率等特性。 本章在對紅外圖像的研究中，首先介紹了紅外圖像增強的必要性和優(yōu)點，然后介紹了幾種常見圖像增強的方法，重點對直方均衡化算法和平滑濾波算法進行了研究，并進行了仿真實驗，取得了較好的增強效果。實際的目標(biāo)檢測或跟蹤系統(tǒng)迫切要求突出目標(biāo)或背景灰度，增加圖像匹配的有用信息，因而對圖像的預(yù)處理算法提出了更高的要求。在一種情況下，高頻增強濾波器實際上是一種帶通濾波器，只不過規(guī)定0頻率處的增益為單位1。用Matlab對集中邊緣增強算子的效果進行比較，處理結(jié)果如下圖，： 原始圖像 sobel卷積和sobel濾波 prewitt濾波和log濾波 頻域增強 卷積理論是頻率域技術(shù)的基礎(chǔ)。unsharp39。)。銳化處理強度與圖像在該點的突變程度有關(guān)。一般來說，小于中值濾波器面積一半的亮或暗的物體基本上會被濾掉，而較大的物體則幾乎會原封不動的保存下來。39。加入椒鹽噪聲，并采用中值濾波器，代碼如下：I=imread(39。average39。,)。設(shè)輸入圖像f(x,y)為M*N矩陣，低通濾波器沖擊響應(yīng)h（x,y)為L*L的二維矩陣，經(jīng)過卷積運算，則低通濾波器的輸出結(jié)果為M*N矩陣： ()線性低通濾波器是最常用的線性平滑濾波器。使用直方圖均衡化得到的結(jié)果在一些較暗的區(qū)域有些細節(jié)仍不清楚；采用直方圖規(guī)定化對同一幅圖像進行處理，所得的結(jié)果比均衡化更亮，對應(yīng)于均衡化圖像中較暗區(qū)域的一些細節(jié)更清晰。現(xiàn)在要確定能使下式達到最小的I(1)。因此在實時處理中，直方圖均衡是一種常用的方法。 （2）直方圖均衡將直方圖峰值區(qū)域的灰度級拉開，實際上提高了圖像主要內(nèi)容的對比度。39。用sk表示第 k 級灰度值，t表示增強圖像中像素的灰度值，tk表示第k級，并對sk和tk作歸一化處理，則直方圖均衡化可表示為： 01。由定義式可知，P(Sk)給出了對Sk出現(xiàn)概率的一個估計，所以直方圖表明了圖像中灰度值的分布情況。對數(shù)變換的一般表達式為： （）其中，c是比例尺常數(shù)。Gamma的矯正量γ，它指定了變換曲線的形狀，描述了I和J的值之間的關(guān)系。通常在進行特定任務(wù)的模式識別工作之前，要對所要識別的圖像進行增強對比度處理，一邊辨識工作更容易，辨識結(jié)果更準(zhǔn)確。低對比度圖像由于照明不足、成像傳感器動態(tài)范圍太小，甚至在圖像獲取過程中透鏡光圈設(shè)置錯誤引起。它利用點運算修改圖像像素的灰度，用于擴展對比度?？臻g域處理可由下式定義： （） 其中f（x,f）是輸入圖像，g(x,y)是處理后的圖像，T是對f的一種操作，其定義在（x,y）的鄰域。 （2）圖像增強是一種抑制噪聲的過程，噪聲的存在是系統(tǒng)不可回避的現(xiàn)象，它可以降低圖像的分辨率，而圖像增強后噪聲可以得到一定程度的降低，因此使用的圖像的信噪比得到提高。因此在紅外成像成像系統(tǒng)中，占主導(dǎo)地位的是白噪聲源。 （2）紅外圖像分辨率?；叶燃壍闹狈綀D描述了一幅圖像的概貌，通過圖像灰度直方圖，可以直觀的看出圖像中各灰度級的分布情況,用修改直方圖的方法增強圖像是實用而有效的處理方法之一。根據(jù)上述相關(guān)的理論，結(jié)合實際熱成像系統(tǒng)的輸出結(jié)果，可以總結(jié)出紅外熱圖像具有以下的特點：（1）由于景物熱平衡、光波波長長、傳輸距離遠、大氣衰減等原因，造成紅外圖像空間相關(guān)性強、對比度低、視覺效果模糊。上述這些特點使紅外熱成像系統(tǒng)特別適合軍事應(yīng)用，因此，各國都已巨額投資競相開展這一領(lǐng)域的研究工作。紅外熱成像技術(shù)，又稱熱成像技術(shù)，是一種輻射信息探測技術(shù)，熱成像系統(tǒng)能夠把物體表面自然發(fā)射的紅外輻射分布轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢妶D像。本文的主要工作是對非制冷紅外熱像儀輸出的紅外圖像進行研究。目前又可將此方法推廣到二維熵，使門限的選擇更加合理，二維熵方法不僅利用了點像元信息，而且利用了周圍像元的平均灰度信息，求出每一像元灰度值和該像元與周圍像元平均灰度值的聯(lián)合概率，從而決定分割的熵平面，但二維熵方法計算較為復(fù)雜；模糊閾值法則多與其它幾種算法結(jié)合使用，把模糊性指數(shù)、模糊熵概念應(yīng)用到圖像分割中，結(jié)合基于圖像直方圖等的模糊最大熵閾值圖像分割方法，給出了模糊最大熵的值對圖像進行分割。因此，在把計算速度作為重要考慮內(nèi)容的應(yīng)用場合，閾值法己成為圖像分割中被廣泛采用的方法。消除散粒噪聲的有效方法是幀內(nèi)中值濾波。有人提出 K 個鄰點平均濾波器，它是用與中心點最接近的K個鄰點的平均灰度來代替中心像素的灰度。運用圖像處理技術(shù)對紅外成像設(shè)備所拍攝的紅外圖像進行處理具有非常重要的意義，它可以改善紅外圖像的質(zhì)量、降低圖像的噪聲干擾、使圖像的有用信息更便于人們接收，同時還能幫助工作人員分析和診斷設(shè)備的狀態(tài)及故障。（6）增強系統(tǒng)的安全性和可靠性，用戶滿意。紅外熱成像是一種通過紅外傳感器接受位于一定距離的被測目標(biāo)所發(fā)出的紅外輻射，再由信號處理系統(tǒng)轉(zhuǎn)變稱為目標(biāo)的視頻熱圖像的技術(shù)，它將物體的熱分布轉(zhuǎn)換為可視圖像，并在監(jiān)視器上以灰度級或偽彩色顯示出來，從而得到被測目標(biāo)的溫度分布場。關(guān) 鍵 詞：紅外圖像；直方圖增強；對比度增強；平滑；銳化AbstractWith the fast development of the infrared technology, infrared monitor system is widely used in civil and military fields. Because of the limitations of infrared monitor and the affection of the environment, the quality of infrared imaging is not such satisfactory. In practical application, image enhancement technology is benefit to view of the obtained image. Meanwhile, undistinguished target can be confirmed by detection and segmentation, providing foundations for the following identification and intelligent control.Firstly, infrared imaging mechanism is introduced. Based on analyzing the characteristics of infrared image, some classic infrared image enhancing algorithms are pared. According to such characteristics as blurred image and high noise, a new algorithm bining platform histogram equalization with enhanced highpass filtering is proposed. The results show that the algorithm can enhance the object and restrain noise of infrared image, achieving better visual effect.Digital image processing is the procedures of converting image signal into digital format, then using the puter to process it. Image enhancement is digital image processing process often use a method to improve image quality, it plays an important role. This article first introduces the principle of image enhancement and classification，and then focus on several methods to study such as and histogram enhancement, contrast enhancement, smoothing and sharpening, and other monly used in learning the basic digital image With the approach, through Matlab experiment that the actual effect of various algorithms to pare the advantages and disadvantages to discuss the different enhancement algorithm. The application of occasions, and its image enhancement method of performance evaluation.Key Words: Infrared imge。在