【正文】 0μm時,在第二細分波段中更多的是自身的輻射和對其它輻射的反射。目標的輻射特性不同:相同和不同的目標在兩個細分波段的輻射特性是不同的,對地面車輛在紅外中波段及其細分波段的成像信息差異的對比實驗探索,說明了兩個細分波段目標輻射的差異性。 （）紅外中波段大氣光譜透過率（）焦平面陣列中波有效量子效率的直方圖 （）紅外中波細分圖像彩色增強示意圖和互補性。探測器在兩個波段的成像特性不同是一種HgCdTe焦平面陣列在中波兩個細分波段有效量子效率的直方圖,將中波段劃分為更窄的波段,使成像波段更加精細,可以利用各個細分波段的特點和目標在不同細分波段的特性分別成像,獲得各自信噪比高的圖像,再通過后處理獲得質(zhì)量更高的圖像。紅外圖像的增強是提高成像質(zhì)量的有效手段,中波紅外細分后可以獲得不同的圖像,、藍等單色調(diào)或者利用不同溫度對應(yīng)不同顏色的方法,而是針對多幅圖像間的差異性通過多通道顏色映射獲得,其效果更加符合人的視覺習慣,且能增強圖像的細節(jié)信息,提高圖像的清晰度,本文提出了對兩個細分波段圖像進行彩色映射,然后進行l(wèi)αβ顏色空間變換和小波包變換處理的偽彩色增強方法。彩色映射是將兩個細分波段圖像經(jīng)預處理分別送入RGB顏色空間的三個顏色通道,然后顯示出來,這樣一方面可得到彩色圖像,一方面可以利用顏色及顏色對比度將兩個細分波段的差異信息表現(xiàn)出來,提高視覺觀察效果。成像系統(tǒng)的目的之一就是盡量得到清晰度高的圖像,使場景的高頻細節(jié)信息更清楚。由于兩個細分波段的特點不同,各自的高頻信息表現(xiàn)不同,因此圖像增強處理應(yīng)盡量提取這些信息。但彩色映射主要表現(xiàn)在顏色的對比增強,其亮度的細節(jié)增強有限。小波包變換融合就是利用小波包變換將圖像低、高頻成分進行細分的特點,提取兩幅細分圖像的高頻細節(jié)信息,得到更加清楚的融合圖像,但是其沒有顏色信息。在RGB顏色空間,當修改像素點RGB三個值中的某一個時,該像素的顏色和亮度都會發(fā)生變化,無法對顏色信息和亮度信息單獨處理。為了將彩色映射后的彩色圖像的顏色和小波包變換融合后的細節(jié)豐富的亮度信息結(jié)合起來,需要將圖像顏色和亮度信息進行分離,lαβ變換可以將圖像從RGB顏色空間變換到lαβ顏色空間,(α、β)和亮度增強分量(l′)進行合成,形成顏色和亮度增強的處理結(jié)果。彩色映射可以將同一場景的不同圖像根據(jù)不同的特點將其輸入到彩色空間RGB的不同通道后再顯示,從而得到彩色化的結(jié)果。這種方法簡單直觀,在多波段遙感圖像處理中,得到廣泛采用,被稱為彩色編碼。是對于同樣的圖像選擇的映射通道不同,其結(jié)果不同。于多波段的紅外圖像一般主要考慮:(1)波段位置與RGB三種顏色的波段位置的對應(yīng),長波段對應(yīng)長波段,短波段對應(yīng)短波段。 (2)先驗的場景色調(diào)。 (3)人眼的視覺敏感性。 (4)表現(xiàn)內(nèi)容的特點要求,結(jié)合上述考慮,可以將第一個細分波段圖像輸入到G通道,Toet等人[8]在研究偽彩色圖像融合時指出,將不同圖像的差值輸入B通道可以進一步增強各圖像的特有成分,因此B通道的輸入是兩幅細分波段圖像差值的絕對值。Ruderman等人[9]提出了一種顏色空間表示方法,稱為lαβ顏色空間,使顏色和亮度的處理可獨立進行,因而近年來在顏色學習、顏色遷移技術(shù)中具有重要的作用.lαβ顏色空間的l通道表示亮度信息,與顏色無關(guān),α和β通道表示顏色信息,分別對應(yīng)黃藍對抗信息、:第一步將RGB值轉(zhuǎn)換到與設(shè)備無關(guān)的XYZ值,然后將其轉(zhuǎn)換到符合人眼視錐細胞感應(yīng)光波特性的LMS視錐空間,綜合起來變換如下這樣,即可將一幅圖像的顏色信息取出來.利用二維離散小波包變換可以實現(xiàn)兩幅中波細分圖像的融合[3],使融合結(jié)果盡可能包含二者細節(jié),然后對得到的高、低頻分解系數(shù)按一定的規(guī)則融合,融合時選擇的頻率范圍就越多,但分解層數(shù)越多,得到的局部空間就越小,系數(shù)數(shù)據(jù)量按指數(shù)增加,處理的計算量就越大,故不宜過多,一般取2~,利用先驗知識確定所需要處理的信息不在某一個頻段,相應(yīng)的頻段可以不分解.若小波包分解到第l層,則該層的第一個節(jié)點(l,0)屬于低頻分量,記為WPl0,其包括了原圖像的大部分信息,(5)進行低頻分量系數(shù)的融合。(5)小波包變換的實際作用就是對信號解相關(guān),并將信號的大部分信息集中到一部分具有大幅值的小波系數(shù)中,因此對于高頻細節(jié)系數(shù)的融合,57 (6)式中:Elk(m,n)表示第l層第k個結(jié)點系數(shù)矩陣中以點(m,n)為中心的局部區(qū)域能量。WPlk表示分解的第l層第k個結(jié)點系數(shù)矩陣像。w(i, j)表示權(quán)系數(shù)矩陣,一般采用高斯權(quán)系數(shù)矩陣。N表示區(qū)域的大小。 s=(N1) /：（7）圖4　飛機紅外中波細分圖像的顏色增強結(jié)果(a)第一細分波段圖像(b)第二細分波段圖像(c)彩色映射結(jié)果(d)圖像c的l通道圖像(e)小波包變換融合結(jié)果(f)lαβ逆變換的結(jié)果圖4(a)和圖4(b)分別是飛機在機場跑道滑行的第一、第二中波細分波段圖像[6].第一細分波段圖像主要反映溫度較高部分的輻射,起落架輪胎、高溫尾焰很清楚,但尾煙較短,地面較暗,前景機場圍欄部分等背景較模糊。第二細分波段圖像反映了更多低溫輻射的部分,前景圍欄等部分比較清楚,地面比較亮,尾煙較長,但起落架輪胎輪廓不清楚。圖4(c)~圖4( f)依次為彩色映射圖像、彩色映射圖像經(jīng)lαβ變換后的亮度通道圖像、小波包變換融合圖像、用圖4(e)取代圖4(d)后lαβ逆變換的結(jié)果。從主觀評價的角度來觀察圖4可以得出以下幾點: (1)圖4(c)、圖4(f)具有了顏色,其視覺效果明顯增強。 (2)圖4(c)~圖4( f)不同程度地包含了(a)、(b)的有用信息,如把前景圍欄清楚的部分、起落架等清楚的細節(jié)的融合起來。 (3)圖4(e)比圖4(d)的細節(jié)信息多,說明用圖4(e)取代圖4(d)的必要性更多。 (4)對于彩色圖像,圖4( f)比圖4(c)更過增強顏色和亮度細節(jié),結(jié)果表明:使用本文方法得到的偽彩色合成圖像比簡單彩色映射的合成圖像具有更豐富的細節(jié)信息,局部標準偏差和局部熵均提高了,達到了圖像增強的目的。第五章 總結(jié)和展望彩色圖像的偽彩色處理是一個跨學科并富有挑戰(zhàn)性的前沿課題，但目前彩色圖像的偽彩色處理還只是研究課題，尚不是實用化領(lǐng)域的活躍的課題。本文研究的重點是偽彩色處理眾多方法中的一種，紅外中波細分圖像的偽彩色增強研究1）紅外中波細分波段的成像特性首先是分析中波細分波段的劃分方法；其次明確景物的紅外輻射特性、目標背景輻射的傳輸特性、環(huán)境的影響特性、探測器的響應(yīng)特性在這兩個波段之間的差異。選取偽彩色增強圖像，與原灰度圖像進行比較，對其分別進行主觀評價和客觀評價。主觀評價的人為因素較多，主要從對圖像顏色對比度、舒服感和自然感等參數(shù)考慮。、同時將顏色增強、灰度增強、綜合增強的結(jié)果進行比較，得出本文研究的偽彩色增強算法效果較好。紅外中波細分圖像的偽彩色增強處理技術(shù)具有非常重要的意義，針對本課題的研究內(nèi)容和結(jié)果可以看到，還有一些問題仍需要深入研究下去：參加彩色增強的源圖像數(shù)量較少，代表性不強，增強算法的普適性和增強效果還需要進一步的檢驗和完善。課題中的源圖像都是配準好的圖像，因此本課題未涉及圖像配準方面的研究。要進一步優(yōu)化偽彩色增強算法，以便于硬件化的實現(xiàn)。參考文獻[1] 阮秋琦．數(shù)字圖像處理學[M]．北京：電子工業(yè)出版社，2004．[2] 朱勇．用openGL實現(xiàn)紅外圖像偽彩色處理[J]．微計算機信息，2002,18(9)．[3] 鮑宏志，張映輝．位相調(diào)制假彩色編碼實驗[J]．大學物理實驗，2003,16(2)．[4] 楊枝靈，王開等．Visual C++ 數(shù)字圖像獲取 處理及實踐應(yīng)用[M]．北京：人民郵電出版社，2003．[5] 周金萍．[M]．北京：科學出版社，2003,8:113118．[6] 何斌，馬天予，王運堅，朱紅蓮．VC++ 數(shù)字圖像處理[M]．北京：人民郵電出版社，2001．[7] Jain A K. Fundaments of Digital Image Processing [M]. PrenteceHall, 1989：1220.[8] 阮秋琦．數(shù)字圖像處理學[M]．北京：電子工業(yè)出版社，2004．[9] 何斌，馬天予，王運堅，朱紅蓮．VC++ 數(shù)字圖像處理[M]．北京：人民郵電出版社，2001．[10] 王仕墦．現(xiàn)代光學實驗教程[M]．北京郵電大學出版社，2004．[11] Jinming Su, Hong Liu. Matlab program of high level[M]. Electronics Industry Process, 2005:1824.[12] Maoyong Cao. Computer pseudocolor equidensity coding of gray image based on triprimary colorsof RGB and pixel39。s selftransformations. [J] .SPIE , 2001 ,4551.[13] 李志超，軒植華，霍劍青．大學物理實驗[M]．北京：高等教育出版社，2001．[14] 陳家璧，蘇顯渝．光學信息技術(shù)原理及應(yīng)用[M]．北京：高等教育出版社，2004．[15] 王仕墦．現(xiàn)代光學實驗教程[M]．北京郵電大學出版社，2004．[16] 鄭德連．醫(yī)學超聲原理與儀器[M]．上海：上海交通大學出版社，1990．致 謝在這里首先要感謝我的導師陳志紅老師，陳老師平日里工作繁多，但在我做畢業(yè)設(shè)計的每個階段，從查閱資料到設(shè)計草案的確定和修改，中期檢查，后期詳細設(shè)計等整個過程中都給予了我悉心的指導。陳老師嚴謹踏實的工作作風,平易近人,關(guān)心同學的高貴品質(zhì)，特別是他廣博的學識、深厚的學術(shù)素養(yǎng)、給我留下了深刻的印象，除了敬佩任老師的專業(yè)水平外，他的治學嚴謹和科學研究的精神也是我永遠學習的榜樣，并將積極影響我今后的學習和工作。其次要感謝大學四年來所有的老師，為我們打下光信專業(yè)知識的基礎(chǔ)，同時還要感謝所有的同學們，正是有了你們的支持和鼓勵，此次畢業(yè)設(shè)計才會順利完成。最后感謝電信學院和我的母校天津理工大學四年來對我的大力栽培。參考文獻[1] 數(shù)字圖像采集與處理，劉文耀主編，電子工業(yè)出版社[2] 光電圖像處理，劉文耀等，電子工業(yè)出版社[3] 數(shù)字圖像處理（Matlab版），阮秋琦等譯，電子工業(yè)出版社[4] Matlab7基礎(chǔ)與提高，飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心編著，電子工業(yè)出版社[5] 基于Matlab的系統(tǒng)分析與設(shè)計——圖像處理，王曉丹等編著，西安電子科技大學出版社[6] 楊風暴等，紅外中波細分圖像的偽彩色增強，紅外與毫米波學報，[7] 陳國群等，基于聚類算法的紅外圖像偽彩色增強，激光與紅外，[8] 孫文杰等，基于RGB顏色模型的相位調(diào)制數(shù)字圖像偽彩色編碼，天津理工大學學報，[9] 秦文罡等，基于直方圖的紅外圖像互補偽彩色編碼處理，激光與紅外，[10]王智文等，基于小波分析和偽彩色的遙感圖像增強，計算機工程與設(shè)計，2008(18)