【正文】 率的一個(gè)估計(jì)，所以直方圖表明了圖像中灰度值的分布情況。直方圖變換直方圖變換是由灰度變換演繹得出的又一種增強(qiáng)圖像對(duì)比度的技術(shù)，它以概率理論做基礎(chǔ)，運(yùn)用灰度點(diǎn)運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)直方圖的變換。)。 對(duì)數(shù)變換曲線 對(duì)數(shù)變換利用Matlab工具箱中函數(shù)imadjust()變換圖像，代碼如下：X1=imread(39。對(duì)數(shù)變換的一般表達(dá)式為： （）其中，c是比例尺常數(shù)。當(dāng)原圖的動(dòng)態(tài)范圍太大，超出了某些顯示設(shè)備所允許的動(dòng)態(tài)范圍時(shí)，如果直接使用原圖，則有一部分信息可能丟失。具體變換就是將圖像中的每個(gè)像素的灰度值根據(jù)變換曲線進(jìn)行映射。 用函數(shù)imadjust（）增強(qiáng)對(duì)比度圖像反轉(zhuǎn)也是線性變換的一種，就是對(duì)圖像的灰度值翻轉(zhuǎn)。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。figure,imshow(X1)J=imadjust(X1,[,],[],)figure,imshow(J)其中，J=imadjust(I,[low,high],[bottom,top],gamma)表示返回圖像I經(jīng)調(diào)整后的圖像J。39。運(yùn)用Matlab軟件，還可以利用其工具箱中的函數(shù)imadjust（）增強(qiáng)對(duì)比度。通常在進(jìn)行特定任務(wù)的模式識(shí)別工作之前，要對(duì)所要識(shí)別的圖像進(jìn)行增強(qiáng)對(duì)比度處理，一邊辨識(shí)工作更容易，辨識(shí)結(jié)果更準(zhǔn)確。 原始圖像及典型的線性變換曲線。線性變換和分段線性變換都可以用在增強(qiáng)圖像對(duì)比度，增強(qiáng)對(duì)比度實(shí)際是增強(qiáng)原圖的各部分的反差。為了突出感興趣的目標(biāo)或灰度區(qū)間，相對(duì)抑制那些不感興趣的灰度區(qū)域，可采用分線段線性變換，常用的三段線性變換如圖 所示，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為: （）式中對(duì)灰度區(qū)間[0, a ]和[ b , Mf ]加以壓縮，對(duì)灰度區(qū)間[ a , b ]進(jìn)行擴(kuò)展。低對(duì)比度圖像由于照明不足、成像傳感器動(dòng)態(tài)范圍太小，甚至在圖像獲取過(guò)程中透鏡光圈設(shè)置錯(cuò)誤引起。顯然，如果a =1，b =0，輸出圖像復(fù)制輸入圖像；a 1，b =0，具有將輸入圖像對(duì)比度擴(kuò)展增強(qiáng)作用；a 1，b=0，輸入圖像的對(duì)比度被壓縮；a 0，b =0，輸出圖像為輸入圖像的求反；a =1，b ≠ 0，輸出圖像將比輸入圖像偏亮或偏暗。，f 和g分別表示輸入和輸出圖像的灰度。 g ( x, y ) 上每一點(diǎn)像素與f ( x, y ) 上對(duì)應(yīng)位置像素坐標(biāo)相同，像素灰度依函數(shù)法則T 映射。它利用點(diǎn)運(yùn)算修改圖像像素的灰度，用于擴(kuò)展對(duì)比度。以這種方法為基礎(chǔ)的增強(qiáng)技術(shù)通常是指模版處理或?yàn)V波。一般方法是，利用（x,y）事先定義領(lǐng)域里的一個(gè)f值的函數(shù)來(lái)決定g在（x,y）的值，其公式化的一個(gè)主要方法是以利用所謂的模版為基礎(chǔ)的。通過(guò)變換，達(dá)到對(duì)比度增強(qiáng)的效果，要注意在變換的過(guò)程中，對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)都經(jīng)過(guò)了同樣的處理，因此，以上的方法又叫做點(diǎn)處理?？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(duì)f的一種操作，其定義在（x,y）的鄰域。紅外圖像增強(qiáng)空間域增強(qiáng)頻率域增強(qiáng)空間域變換空域?yàn)V波增強(qiáng)灰度級(jí)修正直方圖變換平滑濾波銳化濾波高通濾波低通濾波 經(jīng)典的紅外圖像處理算法空間域增強(qiáng)是指增強(qiáng)構(gòu)成圖像的像素。頻域處理法采用修改圖像傅立葉變換的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的增強(qiáng)處理，使得變換后的圖像在某些特性方面更鮮明、突出，因而更易于識(shí)別、分類；空域處理法是直接對(duì)圖像中的像素進(jìn)行處理，基本上是以灰度映射變換為基礎(chǔ)的。 需要注意的是，增強(qiáng)技術(shù)不能增加圖像數(shù)據(jù)本身包含的信息，但是可以凸顯特定特征，尤其對(duì)紅外圖像，因?yàn)榧t外傳感器本身固有的特性，紅外圖像普遍存在著目標(biāo)與背景對(duì)比度較差、邊緣模糊等缺點(diǎn)，在加上目標(biāo)距傳感器較遠(yuǎn)，形狀、大小、紋理特性較差，目標(biāo)檢測(cè)比較困難，更是需要對(duì)紅外圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。 （2）圖像增強(qiáng)是一種抑制噪聲的過(guò)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(qiáng)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。紅外圖像信號(hào)的增強(qiáng)處理就是要在原始紅外信號(hào)受噪聲影響及非線性偏移信號(hào)影響的情況下，還原出紅外圖像信號(hào)的本來(lái)面目，并對(duì)其做相應(yīng)的線性處理，使其更符合原始紅外圖像信號(hào)的性質(zhì)并適合于人眼對(duì)紅外圖像進(jìn)行觀察。第3章 紅外圖像增強(qiáng)算法研究圖像增強(qiáng)技術(shù)就是利用不同的圖像處理方法改善圖像的質(zhì)量，也就是針對(duì)原始圖像的模糊狀況以及它的不同應(yīng)用場(chǎng)合，有目的的增強(qiáng)圖像整體和局部特性。目前濾除噪聲的方法分成兩類：全局處理，它必須知道統(tǒng)計(jì)模型，如Wiener濾波、Kalman濾波等方法；采用局部算子，如中值濾波、梯度倒數(shù)加權(quán)濾波等典型算法。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。對(duì)非致冷紅外熱成像系統(tǒng)而言，雖然存在諸多優(yōu)點(diǎn)，但由于固有的本質(zhì)特性，紅外熱釋電探測(cè)器的分辨率還不能做的很高，導(dǎo)致圖像的對(duì)比度、信噪比較低。所以目前的紅外熱像儀輸出的紅外圖像分辨率較低。而制造密集的紅外焦平面陣列，工藝復(fù)雜，費(fèi)用昂貴，按照傅立葉光學(xué)的觀點(diǎn)，光學(xué)成像系統(tǒng)是一個(gè)低通濾波器，由于受到光學(xué)衍射的影響，其傳遞函數(shù)在由衍射極限分辨率所決定的某個(gè)截止頻率上，其值全為0。 （2）紅外圖像分辨率。由于一般景物的溫差比較小，再加上經(jīng)過(guò)大氣傳輸、熱像儀中光學(xué)部分和電子處理部分過(guò)程中損失的灰度級(jí)，所以紅外圖像的對(duì)比度比較低，不利于人眼的觀察。（對(duì)比度、分辨率、噪聲） （1）紅外圖像對(duì)比度?；叶戎狈綀D的橫坐標(biāo)是灰度級(jí)，縱坐標(biāo)是該灰度級(jí)出現(xiàn)的頻度，它是圖像最基本的統(tǒng)計(jì)特性?；叶燃?jí)的直方圖描述了一幅圖像的概貌，通過(guò)圖像灰度直方圖，可以直觀的看出圖像中各灰度級(jí)的分布情況,用修改直方圖的方法增強(qiáng)圖像是實(shí)用而有效的處理方法之一。從上面的分析中可知，紅外圖像一般較暗，目標(biāo)圖像與背景對(duì)比度低，邊緣比較模糊，噪聲大等。這些分布復(fù)雜的噪聲使得紅外圖像的信噪比比普通電視圖像低。（3）熱成像系統(tǒng)的探測(cè)能力和空間分辨率低于可見光 CCD 陣列，使得紅外圖像的清晰度低于可見光圖像。根據(jù)上述相關(guān)的理論，結(jié)合實(shí)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(diǎn)：（1）由于景物熱平衡、光波波長(zhǎng)長(zhǎng)、傳輸距離遠(yuǎn)、大氣衰減等原因，造成紅外圖像空間相關(guān)性強(qiáng)、對(duì)比度低、視覺效果模糊。紅外成像系統(tǒng)必須具有把紅外光變成可見光的功能，其轉(zhuǎn)換分為兩步：第一步是通過(guò)光學(xué)系統(tǒng)，由紅外探測(cè)器把紅外熱輻射變?yōu)殡娦盘?hào)，該信號(hào)的大小反映出紅外輻射的強(qiáng)弱；第二步是通過(guò)電視顯像系統(tǒng)，經(jīng)過(guò)電子學(xué)處理，將反映目標(biāo)紅外輻射分布的電子視頻信號(hào)在監(jiān)視器上顯示出來(lái)，實(shí)現(xiàn)從電到光的轉(zhuǎn)換，得到反映目標(biāo)熱像的可見圖像。這種熱圖像再現(xiàn)了景物各部分溫度和輻射發(fā)射率差異，因而能顯示出物體的特征，形成可見的熱圖像，即紅外圖像。自然界中的一切物體，只要它的溫度高于絕對(duì)零度，總是在不斷地發(fā)射紅外輻射。上述這些特點(diǎn)使紅外熱成像系統(tǒng)特別適合軍事應(yīng)用，因此，各國(guó)都已巨額投資競(jìng)相開展這一領(lǐng)域的研究工作。（4）適合高精度跟蹤瞄準(zhǔn)。（2）采用被動(dòng)工作方式，不易被發(fā)現(xiàn)或受干擾。支撐紅外成像技術(shù)的理論與技術(shù)基礎(chǔ)包括紅外物理學(xué)、光電子學(xué)、現(xiàn)代信息處理技術(shù)、材料科學(xué)、精密光學(xué)機(jī)械和特種紅外工藝等。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(cè)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。第4章對(duì)本文做了總結(jié)，分析了本課題的研究成果，然后就本文中存在的不足做分析，對(duì)后續(xù)的研究工作做了說(shuō)明和展望。第2章介紹了紅外圖像的產(chǎn)生機(jī)理，總結(jié)了紅外圖像的特點(diǎn)，對(duì)紅外圖像的直方圖特征、噪聲特性、對(duì)比度和分辨率進(jìn)行了研究。然后針對(duì)獲得的紅外圖像較模糊、噪聲大等特點(diǎn)，提出了用直方圖均衡增強(qiáng)灰度、用中值平滑濾波消除噪聲的紅外圖像處理算法。本文的主要工作是對(duì)非制冷紅外熱像儀輸出的紅外圖像進(jìn)行研究。 （2）多特征的利用和多方法的融合。以及模糊理論、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等。歸納起來(lái)，呈現(xiàn)出以下特點(diǎn)和趨勢(shì)： （1）多種數(shù)學(xué)工具。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(diǎn)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(jì)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(duì)圖像進(jìn)行分割。有不少學(xué)者對(duì)圖像分割的閾值法作了分析比較，普遍認(rèn)為：在像素分類錯(cuò)誤率、被分區(qū)域的均勻性等方面，最大類間方差法(Otsu)是較為經(jīng)典的圖像分割方法，性能較優(yōu)。迄今為止，國(guó)內(nèi)外學(xué)者們針對(duì)閾值選取這一課題進(jìn)行了廣泛深入的研究，提出了約50多種閾值選取的方法。若閾值選的過(guò)高，則過(guò)多的目標(biāo)點(diǎn)將被誤歸為背景。因此，在把計(jì)算速度作為重要考慮內(nèi)容的應(yīng)用場(chǎng)合，閾值法己成為圖像分割中被廣泛采用的方法。近年來(lái)，人們?nèi)匀粚?duì)閾值分割方法投入較多的注意力。如自適應(yīng)直方圖均衡(AHE)、自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)(ACE)、保形對(duì)比度增強(qiáng)方法、一種帶有約束條件的一種自適應(yīng)鄰域擴(kuò)展對(duì)比度增強(qiáng)算法、局部直方圖均衡方法，該類增強(qiáng)能夠根據(jù)圖像的像素鄰域的灰度分布特性，采用相應(yīng)的直方圖均衡方法處理圖像，取得了較好的增強(qiáng)效果，但要求計(jì)算量大，而且處理不當(dāng)會(huì)帶來(lái)噪聲干擾。為了使中值濾波能更好的保護(hù)邊緣，目前更多地使用加權(quán)中值濾波器與其改進(jìn)形式。消除散粒噪聲的有效方法是幀內(nèi)中值濾波。非線性濾波器主要包括中值濾波器、形態(tài)濾波器、小波濾波器、多項(xiàng)式濾波器以及利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的非線性濾波器等。在數(shù)字圖像處理中，非線性濾波器己經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用與重視。線性濾波器的最大優(yōu)點(diǎn)是算法比較簡(jiǎn)單且速度比較快，缺點(diǎn)是容易造成細(xì)節(jié)和邊緣模糊。有人提出 K 個(gè)鄰點(diǎn)平均濾波器，它是用與中心點(diǎn)最接近的K個(gè)鄰點(diǎn)的平均灰度來(lái)代替中心像素的灰度。早期的一種線性濾波器是非加權(quán)鄰域平均濾波器，對(duì)上述算法稍加改進(jìn)，可得到另一種稱為超像素平滑濾波器，這種方法對(duì)抑制椒鹽噪聲有特效。傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法如灰度變換、直方圖均衡等，概念