基于人眼视觉特性的红外图像增强算法研究

发布时间：2023-01-12 19:49

　　红外热成像技术在医疗、军事、民用等众多领域发挥着关键的作用,但由于特殊的成像过程以及器件本身等多个因素的影响,使得红外图像存在边缘模糊、对比度低、视觉效果差等问题,对红外图像进行增强处理成为了必要手段。传统算法仅考虑红外图像中的数学指标,忽略了视觉机理,不利于视觉观察。因此,从人眼视觉角度对红外图像进行增强处理具有重要的研究意义。本文为了更准确的反映图像特征、更全面的考虑视觉机理,首次将多个视觉特性引入增强算法中,并采用多算法结合的方式对红外图像进行处理。首先,分析红外热成像机理以及红外图像特性,并对常见的红外图像增强算法进行研究,指出这些算法在图像增强方面的优缺点。其次,分析人眼视觉系统,研究视觉理论与视觉特性,重点研究视觉特性在图像显著区域、图像对比度等方面的应用,指出红外图像与视觉特征的相关性,从而提出基于人眼视觉特性的红外图像增强算法。本文将视觉侧抑制原理、人眼显著特性以及人眼感知特性应用到红外图像的增强技术中,提出了两种红外图像增强算法。首先,针对红外图像轮廓模糊、分辨率差的问题,提出了基于自适应多尺度侧抑制的红外图像增强算法。该算法利用视觉侧抑制原理建立网络模型,改变双峰高... 

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究的目的和意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文研究的主要内容
第2章 红外图像增强理论分析
    2.1 红外热成像技术概述
    2.2 红外图像特征
    2.3 常见的红外图像增强算法
        2.3.1 空域增强算法
        2.3.2 频域增强算法
        2.3.3 小波变换算法
        2.3.4 Retinex增强算法
    2.4 本章小结
第3章 基于图像的人眼视觉特性
    3.1 人眼视觉系统理论
    3.2 人眼视觉特性
        3.2.1 灰度分辨特性
        3.2.2 亮度敏感特性
        3.2.3 对比灵敏度特性
        3.2.4 视觉显著性
        3.2.5 视觉掩盖效应
    3.3 视觉特性与红外图像增强
    3.4 本章小结
第4章 基于人眼视觉特性的红外图像增强算法
    4.1 基于视觉侧抑制的红外图像增强算法
        4.1.1 视觉侧抑制机制
        4.1.2 侧抑制网络图像增强模型
        4.1.3 改进的自适应多尺度侧抑制网络增强算法
        4.1.4 改进的侧抑制增强算法流程
    4.2 基于视觉显著性的红外图像增强算法
        4.2.1 人眼视觉系统模型
        4.2.2 基于红外图像的分层模型
        4.2.3 改进的基于视觉特性的图像分层算法
        4.2.4 改进的图像分层算法流程
    4.3 本章小结
第5章 仿真实验与分析
    5.1 图像评价指标
        5.1.1 主观评价
        5.1.2 客观评价
    5.2 仿真与分析
        5.2.1 Weber显著区域提取效果分析
        5.2.2 改进侧抑制算法的背景增强效果分析
        5.2.3 改进IAIVHE算法的细节增强效果分析
        5.2.4 本文算法最终效果分析
    5.3 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文及获得成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]红外热成像在民用领域应用不断拓展市场前景不可限量[J]. 庞文正.  中国安防. 2020(03)
[2]红外热成像技术在民用领域的应用[J]. 张敏,韩芳,康键,孙浩,郭亮,李春领.  红外. 2019(06)
[3]红外探测技术的应用及发展[J]. 吴安茂,骆定辉.  电子技术与软件工程. 2019(10)
[4]基于中值滤波器的红外图像噪声处理的改进方法[J]. 刘智嘉,夏寅辉,杨德振,林昱,徐长彬.  激光与红外. 2019(03)
[5]基于Contourlet及目标特性分析的弱小红外目标检测[J]. 王华兵,万烂军.  电子测量与仪器学报. 2019(03)
[6]宽动态红外图像增强算法综述[J]. 周永康,朱尤攀,曾邦泽,胡健钏,欧阳慧明,李泽民.  激光技术. 2018(05)
[7]“直方图”均衡化图像增强技术研究综述[J]. 丁畅,董丽丽,许文海.  计算机工程与应用. 2017(23)
[8]基于CLAHE与同态滤波的细胞图像增强新方法[J]. 余成波,孔庆达,田桐.  微型机与应用. 2017(04)
[9]观测距离及视角对红外热辐射检测的影响研究[J]. 周志成,魏旭,谢天喜,唐忠,崔昊杨.  红外技术. 2017(01)
[10]基于人眼视觉的红外图像增强算法研究[J]. 王晨,汤心溢,高思莉.  激光与红外. 2017(01)

博士论文
[1]基于视觉模型的红外图像增强技术研究[D]. 李毅.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2016
[2]红外纹理生成方法研究[D]. 邵晓鹏.西安电子科技大学 2005

硕士论文
[1]基于稀疏表示的红外图像噪声抑制方法研究[D]. 何培亮.重庆邮电大学 2019
[2]基于人眼视觉特性的红外图像增强技术[D]. 郑奇.北方工业大学 2018
[3]基于视觉仿生的红外图像增强算法研究[D]. 张绡绡.重庆邮电大学 2018
[4]基于人眼感知的图像对比度增强算法研究[D]. 徐凯强.西安电子科技大学 2017
[5]结合人眼视觉特性的图像增强算法研究[D]. 付永胜.华中科技大学 2017
[6]红外图像增强技术研究[D]. 陈小波.国防科学技术大学 2013
[7]局部直方图均衡化算法研究及其应用[D]. 蔡超峰.郑州大学 2005



本文编号：3730360