泄漏气体红外图像增强显示技术研究

发布时间：2017-12-16 04:14

  本文关键词：泄漏气体红外图像增强显示技术研究

  更多相关文章： 红外图像 泄漏气体 小波降噪 细节增强 光流

【摘要】：泄漏气体红外成像系统以泄漏气体对中波和长波红外辐射的强烈吸收为机理、在大气窗口下借助红外热成像系统对微弱温度差异的探测灵敏度,对从泄漏点逃逸出来、还没有完全扩散到大气中的一定区域内的气体进行成像(本文的泄漏气体主要指工业气体),其输出的图像是红外图像,泄漏气体因吸收背景辐射而在图像中呈灰黑色(本文将含有泄漏气体的图像称为泄漏气体红外图像)。本文以泄漏气体红外成像为研究背景,针对泄漏气体红外图像存在噪声大、细节信息少和彩色化处理后气体信息丢失等问题,开展泄漏气体图像增强的研究,便于泄漏气体区域更好地显示出来。红外图像的随机噪声由探测器及处理电路引入,需要在图像预处理阶段进行处理,保留尽可能多的细节,同时降低噪声。图像的弱细节一部分原因是由于探测器本身的像元规模限制了空间分辨力,另一部分原因是由于14bits红外图像在不合适的压缩过程中细节丢失。图像中气体区域的处理方法往往采用粗糙的图像差分和彩色赋值,引起目标提取错误和气体信息丢失。本文针对以上问题,提出综合模拟退火算法和图像质量评价的自适应小波降噪参数优化的方法,以及实现了一套基于梯度增强和灰度压缩的红外图像细节增强算法,并提出了基于光流算法的气体区域提取彩色化方案。其中,自适应小波降噪参数优化算法将图像质量评价作为模拟退火算法中的惩罚函数,经过多次启发式搜索后获得小波降噪中合适的阈值。经过图像人眼视觉效果及图像质量评价对比,算法有效。红外图像细节增强算法在14bits图像中获取和增强图像微弱细节信息,采用最小化平方梯度差和,使原红外图像梯度逼近目标图像梯度。算法经过与直方图均衡算法的对比分析,获得较好的细节和对比度增强效果。基于光流算法的气体区域彩色化方案,利用光流算法获得气体区域内像素点的位移,经过颜色空间映射,通过饱和度信息与原灰度图加权叠加,获得具有速度信息的伪彩色气体图像,在增强气体区域的同时保留了气体区域的速度信息及背景的细节。本研究工作在以往泄漏气体红外图像增强显示研究工作的基础上做出一些新的尝试。
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1294642