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《一種基于圖像融合的紅外圖像預(yù)處理算法-論文.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。
1、第36卷第4期紅外技術(shù)Vlo1．36NO．42014年4月InfraredTechnologyApr．2014一種基于圖像融合的紅外圖像預(yù)處理算法姚．敏，劉邦(武漢東湖學(xué)院電信學(xué)院，湖北武漢430212)摘要：在使用傳統(tǒng)的濾波去噪方法對(duì)紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，會(huì)在削弱噪聲信息的同時(shí)模糊了圖像中目標(biāo)和背景的邊緣成分，不利于對(duì)圖像信息進(jìn)一步處理。針對(duì)該問題，提出基于圖像融合的紅外圖像預(yù)處理方法，通過對(duì)同一幅退化降質(zhì)的紅外圖像分別實(shí)施改進(jìn)的中值濾波算法和改進(jìn)的Sobel算子邊緣提取算法，進(jìn)行去噪處理和邊緣提取，最后利用圖像融合算法，將不同算法處
2、理的結(jié)果圖像加以合并，形成融合后圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的基于圖像融合的預(yù)處理方法能夠?yàn)V除紅外圖像中大部分噪聲，且很好地保留了目標(biāo)和背景的細(xì)節(jié)特征，而且運(yùn)算簡單，便于硬件實(shí)時(shí)計(jì)算，有利于后續(xù)的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別處理。關(guān)鍵詞：改進(jìn)的中值濾波；邊緣提??；改進(jìn)Sobel算子；圖像融合中圖分類號(hào)：TN216文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1001．8891(2014)04—0326—05AMethodforInfraredImagesPre-processingbasedonImageFusionYAOMin，LIUBang(Electronics&In
3、formationSchoolofWuhanDonghuCollege，Wuhan430212，China)Abstract：Inthetraditionalfilteringmethodtopreprocesstheimage，theedgesoftargetandbackgroundareusuallyblurredwhilethenoiseinformationbeingweakened，whichisnotconducivetothefurtherprocessingoftheimageinformation．Aimingatt
4、hisproblem，thispaperproposesimagepreprocessingtechniquesbasedonimagefusion：firstlyapplyingimprovedmedianfilteringalgorithmandimprovedSobeledgeextractionalgorithmrespectivelyonthesamedegradedinfraredimage，thenusingthepixellevelimagefusionalgorithmtocombinethetwoprocessing
5、results．Thefinalfusionresultsshowaclearimagewithsignificantlyenhancededgeportionwithasimpleoperation．Inaword，thispreprocessingmethodisconducivetothetargetdetectionandrecognitioninfollowingtreatmentandachievestheimagepreprocessingrequirements．Keywords：improvedmedianfilter
6、，edgedetection，improvedSobeloperator，imagefusion題。紅外圖像增強(qiáng)預(yù)處理主要分為空域增強(qiáng)和頻域增0引言強(qiáng)，其中以直方圖均衡化、灰度變換等基本濾波處理隨著紅外技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，紅外成像系統(tǒng)方法為主。在此之上，對(duì)算法加以改進(jìn)，有形態(tài)學(xué)濾以其較強(qiáng)的抗干擾能力、遠(yuǎn)距離及晝夜工作適應(yīng)性、波算法、遺傳算法、退火算法等對(duì)圖像進(jìn)行分段增強(qiáng)良好的隱蔽性等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用在目標(biāo)探測(cè)、精確制的算法。而國外學(xué)者在圖像增強(qiáng)預(yù)處理上，除了考慮導(dǎo)、光學(xué)遙感、夜間導(dǎo)航及其他民用領(lǐng)域中。然而實(shí)對(duì)基本紅外圖像增強(qiáng)方法改進(jìn)以外
7、，更注重于突出紅際紅外成像的環(huán)境十分復(fù)雜，并且在圖像的發(fā)送、傳外圖像中目標(biāo)與背景信息LlJ。較新的研究有模擬人眼輸、接收、輸出等各個(gè)環(huán)節(jié)也都會(huì)產(chǎn)生干擾，使得獲獲取圖像信息過程的Retinex圖像增強(qiáng)算法、基于小得的圖像信息與原圖像產(chǎn)生偏差而失真，以致無法直波的圖像增強(qiáng)算法及紅外圖像的彩色處理【2]。眾多算接開展后續(xù)的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別。因而有必要對(duì)接收到法由于側(cè)重點(diǎn)不一樣，對(duì)于不同情況下的紅外圖像實(shí)的圖像進(jìn)行一系列有效的預(yù)處理工作。紅外圖像信號(hào)施起來有著截然不同的處理效果，白適應(yīng)性并不理的預(yù)處理技術(shù)一直是各國科研工作者研究的熱點(diǎn)問想；并且大
8、多算法由于龐大的計(jì)算量而不易實(shí)現(xiàn)。近收稿日期：2013-10．17；修改日期：201401．04．作者簡介：姚敏(1981·)，女，講師，主要研究方向?yàn)閳D像處理及目標(biāo)識(shí)別?；痦?xiàng)目：湖北省教育廳科學(xué)研究計(jì)劃
