红外图像去噪及分割算法的研究

• 作 者: 胡进生
• 发表日期: 2009年期
• 关键词: 红外成像 小波变换 阈值函数 最大类间方差 惩罚函数

红外成像技术是大量应用于军事、民用的无源探测技术。红外成像系统具有分辨率较高、结构轻小、且通过烟雾灰尘的传输特性良好等特点,它能获取目标的直观形象特征或基本结构等丰富的目标信息,这使得红外成像技术日益成为研究热点。由于红外摄像器件本身及探测环境的影响,红外图像与可见光图像相比,大多有对比度低,边缘模糊、噪声大等不足。随着红外成像技术的应用越来越广泛,对红外图像质量的要求也不断提高。目前主要应用的红外图像去噪方法大都集中在空域或频域中进行,由于小波变换具有同时对“时-频”进行分析的特性,它能将二维信号分解到不同的分辨率尺度,因而在图像去噪领域得到了广泛的应用。本文对红外图像的处理主要是从两个方面进行了系统、深入地研究。首先是对红外图像去噪问题进行了横向的对比研究,从空域到频域等常用的滤波方式,重点研究了小波阈值去噪方法。在Donoho提出的小波萎缩阈值的基础上,进一步对每一个尺度上的系数再次使用均值滤波,并且使用指数衰减的阈值函数对系数进行衰减,以克服硬阈值函数不连续和软阈值函数有偏差的缺点。实验结果表明,新方法的峰值信噪比优于传统去噪算法以及软、硬阈值方法,去噪效果好。其次,针对红外图像系统对实时性要求高的特点,采用运算速度比较快的阈值分割方法对红外图像进行分割。在最大类间方差算法的基础上,采用惩罚函数外点法对Otsu方法进行优化,优化后算法运行速度进一步提高。仿真结果验证了新方法在运行速度上的优越性。