低照度固体成像系统的图像降噪与金字塔HDR成像算法

发布时间：2017-03-23 18:20

  本文关键词：低照度固体成像系统的图像降噪与金字塔HDR成像算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在低照度环境下微光成像系统采集的视频图像由于环境照度较低,使得视频图像中有用信息和噪声混合在一起,使得目标特征不明显,清晰度不高,难于辨别,需要使用数字图像处理技术来降低噪声对人眼识别景物的影响。与此同时,在夜间城镇环境中,由于城市照明光的影响,使得光电成像系统所采集的图像会出现“局部饱和”现象。这时用普通的成像器件去拍摄动态范围较高的场景,得到的图像要么在亮度较高的区域曝光过度,导致该区域丢失许多细节信息,要么在亮度较低的区域曝光不足而导致该区域对比度较低,目标无法分辨。显然,要想采集得到高动态范围图像仅仅依靠普通图像传感器件是不够的。可以通过调整图像传感器的积分时间来控制曝光量,通过改变曝光量,得到一组关于同一场景分别反映真实场景不同亮度区域细节图像;长曝光图像可以保留真实场景低照度区域目标细节信息,而短曝光图像可以反映真实场景亮度较高区域(城市照明光源)轮廓信息;将同一场景不同曝光时间对应的细节信息最丰富的的区域带进行融合,可得到最终能够较好的展示真实场景信息的高动态范围图像(HDR)。本论文主要研究基于时域、空域、变换域的多种视频图像降噪算法,在Matlab等软件平台上进行仿真实现。在时域空间,由于序列视频图像之间相关性很强,故采用递归加权滤波算法,通过对多幅图像平均算法的一种逼近,采用最小均方误差准则求取最佳加权系数,从而使信噪比得到较大改善,并使各幅图像对平滑图像的贡献相近;在空域上,分别采用均值滤波、中值滤波、维纳滤波和小波阈值滤波算法以及基于改进双边滤波等降噪算法。采用不同滤波降噪算法对由低照度CMOS成像系统的视频图像进行了滤波处理及主客观质量评价。研究结果表明基于改进双边滤波算法处理后在滤除低照度视频图像噪声的同时,能较好的保留图像目标边缘细节信息。基于低照度固体成像器件图像存在“局部饱和”这个背景,本论文研究了一种拉普拉斯金字塔HDR成像算法,并在Matlab等软件上面仿真实现达到了低照度CMOS不同曝光时间图像的HDR成像。针对不同融合策略产生的不同HDR融合结果,采用主观评价方法和客观评价方法(平均梯度、信息熵、标准差)来进行HDR成像质量评价。研究结果表明基于拉式金字塔HDR成像算法的融合图像细节保留更加全面,边缘轮廓也更加清晰,图像的局部特征体现的更明显,主观视觉效果最佳。
【关键词】：低照度CMOS 降噪 高动态范围 拉普拉斯金字塔 图像融合
【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
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-21
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势11-19
• 1.2.1 低照度成像器件及其发展现状11-15
• 1.2.2 低照度图像降噪技术发展现状及趋势15-16
• 1.2.3 低照度图像HDR成像技术发展现状及趋势16-19
• 1.3 论文主要研究内容及章节安排19-21
• 第2章 低照度成像系统的图像降噪算法分析21-40
• 2.1 低照度图像降噪算法的分析21-28
• 2.1.1 时间域降噪算法21-24
• 2.1.2 空间域降噪算法24-28
• 2.1.3 变换域降噪算法28
• 2.2 基于改进双边滤波的低照度图像降噪算法及其分析28-32
• 2.2.1 改进的双边滤波降噪算法28-29
• 2.2.2 低照度图像降噪算法评价方法29-32
• 2.3 低照度图像降噪算法实验结果及其分析32-39
• 2.4 本章小结39-40
• 第3章 一种低照度图像的拉氏金字塔HDR成像算法40-58
• 3.1 拉式金字塔变换的塔形分解和重建40-43
• 3.1.1 拉式金字塔分解40-42
• 3.1.2 拉式金字塔重建源图像42-43
• 3.2 低照度图像拉式金字塔HDR融合算法43-46
• 3.2.1 低照度图像拉氏金字塔HDR融合结构43
• 3.2.2 拉式金字塔HDR图像的自适应加权融合策略43-46
• 3.3 低照度CMOS的HDR成像实验结果分析和评价46-56
• 3.3.1 法国PHOTONIS低照度CMOS摄像机概述46-49
• 3.3.2 低照度CMOS的HDR成像实验平台简介49-50
• 3.3.3 低照度CMOS图像HDR成像算法性能评价50-56
• 3.4 本章小结56-58
• 第4章 总结与展望58-61
• 4.1 工作总结58-59
• 4.2 论文创新点59
• 4.3 工作展望59-61
• 参考文献61-66
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单66-67
• 致谢67

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本文编号：264321