1、第17卷第10期2009年10月光学精密工程Optics and Precision EngineeringV0117 No10oct2009文章编号1004924X(2009)10261208红外图像实时显示增强系统设计吴家伟12，武春风2，庹文波2(1北京航空航天大学电子信息工程学院，北京100191；2湖北航天技术研究院总体设计所，湖北武汉430034)摘要：为了解决红外实时图像处理系统中热像仪输出动态范围大和监视器显示输出动态范围小之I日J的矛盾，满足信息处理系统大数据量和高实时性的要求，设计了一种新的基于现场可编程门阵列(FP(；A)实现的红外实时图像增强算法。首先采用均值滤波的思想
2、统计图像的局部极值然后使用多级均值法计算图像厌度变换区间分界点最后对图像做分段线性厌度变换，整个算法通过FPGA实现。实验结果表明。该方法不仪解决r非制冷红外焦平面阵列探测器输出值随其工作时间变化的问题，flj且消除了图像中探测器旨元的干扰丰富了图像背景细节，增强了图像显示效果。与直方图变换等传统图像增强算法相比。该算法计算时间缩短了138 ms。占用存储资源减少了976。在上程应用上，该方案简单可靠，成本较低易于FPGA实现，可为其他红外实时图像处理系统的设计提供参考。关键词：红外图像；局部极值I多级均值，线性变换；图像增强；实时处理中图分类号：TP3914；TN216 文献标识码：ADes
3、ign of real-time infrared image enhancing systemWU Jia-weil”。WU Chun-fen92。TUO Wen-b02(1School of Electronic Information Engineering，Beihang University，Beijing 1001 9 1，China；2Designing Institute of Hubei Space Technology Academy，Wuhan 430034，China)Abstract：There iS a contradiction between the 1 4 b
4、its output data of an infrared thermal imager andthe 8 bits input data of its monitor in a realtime infrared image processing systemA novel algorithmfor realtime infrared image enhancement based on Field Programmble Gate Array(FPGA)is proposednot only to solve this problem but also to satisfy the re
5、altime and mass data needs of the systemFirstly，an image mean filter is used to compute the local limit val ues for each frame dynamicallySeeondly，a multilevel average statistics method is designed to calculate the values of segment points foreach gray normalization partitionFinally，the mean of diff
6、erent linear normalizations on differentgray level segments is calculated to enhance the infrared imageThe whole algorithm is developed onFPGA hardware with Verilog languageExperimental results show that this algorithm resolves theproblem that the output values of an uncooled focal plane array detec
7、tor vary with its working lifeMoreover，the algorithm reduces the impact from bad pixels，and enhances the detail of an image thathas objects at both high and low temperatures in a sceneCompared with histogram projection，one of收稿日期：20090223；修订日期：20090505基金项目：国家自然科学基金资助项目(No60736010)万方数据第10期 吴家伟，等：红外图像
8、实时显示增强系统设计the most traditional image enhancement methods，this algorithm shortens the computation time by about 138 ms and the memory resource reduces by 976It can be implemented more easily by FPGA and performed better in a real-time infrared image enhancement systemIn terms of engineeringapplicatio
9、ns，the proposed scheme with simple architecture，high reliability and low cost characterscan provide a valuable reference for future designs of realtime infrared image processing systemsKey words：infrared image；local limit value；multilevel average；linear normalization；image enhancement；real-time proc
10、essing引 言图像处理作为一种重要的信息技术，已经在航空航天、遥感遥测、生物医学、军事通信、信息安全等领域得到广泛的应用n。多领域的应用需求产生了巨大的市场空间，但也对图像处理系统的实时性和准确性提出了更高的要求。实时图像处理一般采用数字信号处理器(DSP)或可编程逻辑门阵列(FPGA)实现。航天领域图像信息数据量大，且实时性高，如用单DSP处理，即使是高性能的DSP也很难满足要求。而FPGA器件各功能模块可以同时工作，实现了指令级、比特级，流水级甚至是任务级的并行执行，从而大大加快了计算速度。在图像处理系统中，底层的信号预处理算法处理的数据量很大，对处理速度要求很高，但算法结构相对简单，
11、适于用FPGA实现。高层处理算法处理的数据量较少，但算法控制结构复杂，适于用DSP实现。红外图像是场景热辐射分布的成像。由于场景中的目标与背景的温差相对较小，所以红外图像具有高背景、低反差的特点，其信噪比也较可见光图像的低。为r能够从红外图像中正确地识别出目标，必须对红外图像进行对比度增强处理心7】。基于直方图统计的厌度变换是经典的图像增强方法L8-10】。但是，对于FPGA硬件系统，直方图统计运算量大，也需要较大的RAM资源存放直方图信息，尤其足原始图像的灰度动态范围较大时，需要的RAM资源也随之增多，因而不利于FPGA逻辑的直接实现。本文提出一种新的基于图像局部极值的多级均值分段线性灰度变
12、换增强算法，充分结合目标特性，能在较少逻辑资源和存储资源开销的情况下，获得接近于直方图统计灰度变换法的图像增强效果。2 图像增强系统的构成及其工作原理21 红外实时图像增强系统的硬件构成图1红外实时图像增强系统的系统框图。该系统前端使用串行LVDS协议接收来自红外热像仪的序列图像数据，后端处理部分采用FPGA(AI。TERA公司的Cyclone系列FPGAEPlC20F324)负责图像的接收、发送控制和显示增强处理算法，采用DSP(TI公司的TM$320C6000系列DSP C6414)实现图像压缩、目标检测、识别、跟踪等算法。阿 CLK 网外 b，DS串行钉 I_JHwnc隹 外圈像数据L旷
13、DSVKfigI同像l辑强l下 LVDS114化转8位l而 申fj嚣 。盈一 解申嚣株 面币盯豌 TT测盟 皤找最大最、值和牛均值FPGA图1 红外实时图像增强系统框图Fig1 Block diagram of real-time infrared image enhancement system22红外实时图像增强系统的工作原理输入图像为320240的14 bit红外数字图像，帧频为50 fps，输出码流速率2 Mbs。由于系统要求较高的实时性和较窄的通信带宽，必须将14 hit图像数据变换为8 bit图像数据后再进行压缩、传输及其他处理。系统原本使用DSP进行图像灰度变换，由于DSP的实时
14、性有限，无法对每帧图像都统计量化区间，因此采取固定区间万方数据光学精密工程 第17卷的一段线性变换。但是非制冷红外焦平面阵列探测器输m值会随其工作时间产生漂移，造成图像数据溢出量化区间，图像质量骤然下降，无法满足系统设计要求。另外，考虑到其他复杂算法占据了DSP大部分资源，用DSP实现冬I像增强算法不仅实时性达不到要求，还会占用其他算法的资源，影响它们的有效性。冈此，本系统选择FPGA来实现图像实时增强算法。红外焦平面探测器输出的图像通过LVDS串行器转换成串行数据，图像增强系统接收端通过LVDS解串器获取到并行的图像数据，FPGA实时接收。并做14 bit转8 bit图像增强，然后写入FlF
15、0，并在适当时候给出DSP中断信号一次，DSP收到中断信号后，将FIF0中的图像取走，做压缩及其他处理。3 图像增强系统软件的关键算法图像增强从信息论的角度来看，也就是增加了信源熵，如公式(1)所示。其中Pi为第i级厌度级的概率。从使用者的角度来看，也就是增加了从视场中获得的信息量。本文算法的主要目的是将14 bit图像数据变换为8 bit图像数据以后，图像中目标仍能正常捕获，背景细节依然明显。核心思想是在连续两帧图像变化不大的假设下，采川基于图像局部极值的多级均值分段线性灰度变换算法对热像仪输出的原始图像数据进行处理，整个算法采用FPGA实现，具有较高的实时性和可靠性。255E一：一Pjlo
16、g(P，) (1)in31红外热像仪输出动态范围对红外热像仪在不同环境温度下(3060)的输出动态范围进行统计，如表1所示。当目标温度恒定时，热像仪的环境温度和工作时间对其输出值都有影响。从表中可以看出，目标温度为3070时，热像仪输出值分布在28 00040 000。另外，目标温度为0时热像仪输出值约为25 000，目标温度为90时热像仪输出值约为48 000(表1中未列出)。表1红外热像仪输出动态范围Tab1 Output values of infrared thermal imager303030503070。C4030405040705030505050706030605060702
17、8 2533l 01739 83528 6693l 92038 65428 43631 97538 16628 31031 81238 86230 11233 56440 39030 54332 65539 98l29 18233 27439 85229 95632 92740 11629 73833 09640 17130 67532 12738 74329 46832 99439 52928 78732 57040 10332线性灰度变换假没原图像f(z，y)灰度分布范围min，max3，变换后的图像g(z，Y)灰度分布范围o，2553，则传统的一段线性灰度变换为：譬(z，v)一笪堕韭1唑
18、坚墅 (2) maXmln直接统计图像灰度的最小值作为min，图像灰度的最大值作为max，冉利用公式(2)对图像进行线性变换。这种方法只需要比较器就能获取min和max，硬件很容易实现。然而，这种方法依赖于图像厌度的最大值和最小值，而噪音通常也容易出现在最值点上，出现在最值点上的单个噪音点就可以严重影响该算法的效果，尤其是对于焦平面校正后还存在过热象元或死象元的情况，这种增强算法就无法工作。而且图像的最大值和最小值随时间具有较大的起伏，不具有时间上的稳定性，变换后的图像容易出现闪烁的情况。如果能够统计出图像的直方图信息，就可以根据需要选取卣方图两端一定白分比处(假设噪声像素数不超过图像像素数的
19、1)的灰度级作为线性变换的min和ITIaX。但是，对于硬件系统，直方图统计运算量大，也需要较大的RAM资源存放直方图信息，尤其是原始图像的灰度动态范围较大时，需要的RAM资源也随之增多，因而不利于FPGA逻辑的直接实现。本文采用均值滤波的思想统计图像局部极值，从而计算图像的min和max。具体步骤是先将恪j像划分为若f子块，然后求出每个子块的灰万方数据第lO期 吴家伟，等：红外图像实时显示增强系统设计 2615度平均值，最后从这些平均值中取最大最小值作为该图像的最大最小值。假设有一幅肘x N个像素的图像f(x，y)，将其分割成kk大小的子块，则每个子块的灰度平均值为：av铲志。毳。肋川) (
20、3)式中i一1，2，警筹，i表示子块的序列号，s；表示第i个子块中点的坐标的集合，M一320，N=240。在一定程度上，可以认为就是将分辨率为MN的原图分块求均值后得到分辨率为警譬的新图。取k=4，8，16进行实验，并与直方图统计结果对比，如表2所示(由于篇幅限制，仅列出部分代表性数据)。从表2中可以看出，基于均值滤波的局部极值统计法得到的结果与直方图统计法得到的都比较接近，尤其是当时最为接近。-_表2局部极值法和直方图统计法得到的图像最大最小值Tab2 Max and rain values computed by local limit statistics and histogram s
21、tatistics3030305030704030405040705030505050706030605060，一7027 57925 74331 12625 78740 11225 99528 70127 19432 76826 49738 92226 47327 62426 1513l 14225 84737 57225 79828 37926 98231 91526 37037 08126 05527 46025 77031 09025 79840 07125 93628 68227 19432 73326 53438 85426 50227 53626 11431 04425 8373
22、7 53525 84l28 34526 98931 87126 36836 98625 95827 52325 83630 07625 83340 15225 99728 71427 16332 73926 57038 87126 53727 49426 20131 11525 84337 56925 88228 40227 06531 92226 37736 94426 01327 38225 77631 06425 79539 99825 93628 68127 18132 71426 53138 80326 49027 43426 10331 02225 82737 52625 8362
23、8 33126 97431 85226 35536 97625 94533分段线性灰度变换根据系统工作环境和目标特性分析，为了解决红外热像仪25 00048 000的大动态范围与图像处理系统0，-255的小动态范围之间的矛盾，简单的一段线性灰度变换显然不能满足要求，必须采用分段线性灰度变换算法。分段线性灰度变换的关键在于选取合适的分界点和恰当的归一化单位。本文采用图2所示的变换曲线进行分段线性变换。则对应的变换公式为：fg(x，y)=l00f 兰：羔!二里!里!荃曼!z，3，1)-一mlinf)(255一91)，(4)z，3，)一1) 一1)255max一厂l依次对应of(x，y)一口koo；
24、焉宣Io万方数据第10期 吴家伟，等：红外图像实时显示增强系统设计内实现。系统核心是图像预处理单元，其利用FPGA内部存储资源，高效率地实现图像的显示增强处理。参数区域用于算法参数的存储，供算法使用并随时更新。统计区域用于对图像统计信息(例如帧号，平均值，多级均值等)的存储，若运算有需求，可以被随时调出使用。原始图像区域用于缓存输入的原始图像数据，可以是单帧，亦可是多帧图像。处理后图像区域用于存储中间计算结果和最终计算结果，并可被随时调出使用。实现该方案系统需要满足图像帧消隐的时问大于增强处理算法需求时间。4实验结果为了检验本文算法的有效性，将其与传统的一段线性变换算法和直方图统计分段线性变换
25、算法进行了埘比。图6给出了采用三种不同算法显示增强后的图像及其对应的直方图。图6中热像(a)一段线性变换图像(a)Uniform linear normalization on whole gray level(c)基于局部均值的多级均值分段线性变换图像(c)Different linear normalizations on different segments using multi-level averages based on loeallimit values石至i2舅量Z耍。邑2皇量ZGray leval(d)图像(a)的直方图(d)Histogram of image(a)；Gr
26、ay leval(e)图像(b)的直方图(e)Histogram of image(b)仪工作环境温度为40，场景目标黑体温度为70，场景背景温度为25。从图6中可以看(b)直方图统计分段线性变换图像 出，由于热像仪输出的原始数据是14 bit，当场景(b)Different linear normalizations 01“1 different seg一 中存在较高温度的目标时(目标与背景温差较ments using histogram 大)，数据的动态范围很大，使用一段线性变换会造成图像中大量细节丢失，导致背景被湮没。图8642O8642万方数据光学精密工程 第1 7卷婴。邑ko艺羔基j
27、ZGray lcval(f)图像(c)的育方图“)Histogram of image(c)图6三种算法性能比较Fig6 Performance comparison of three algorithms6(b)、(c)分别给出了直方图统计分段线性变换图像和基于局部极值的多级均值分段线性变换图像，实验结果表明两者都能够有效增强图像显示效果，丰富图像背景细节，满足系统对图像质量的要求。对应图6，表3给出了三种算法性能评价表。从表3可以看出，与直方图统计分段线性变换增强算法相比，基于局部极值的多级均值分段线性变换增强算法实时性高，占用资源少，算法复杂度低，易于硬件实现。表3三种算法性能评价表Ta
28、b3 Performance evaluation of three algorithms5 结 论为r满足红外实时图像处理系统大数据量和高实时性的要求，解决系统中热像仪输出大动态范围和监视器显示输出小动态范围之间的矛盾，没计丁一种基于局部极值的多级均值分段线性变换的红外实时图像增强算法。整个算法用FPGA实现，较好的解决了如下问题：(1)使用图像局部极值汁算每帧图像动态范围，消除了非制冷红外焦平面阵列探测器输出值随其11作时间漂移造成的影响和少量盲元造成的干扰。(2)采用多级均值分段线性变换算法，丰富了背景图像(通常温度较低)的细节，解决了高温目标进入视场后造成的背景淹没问题。(3)与传统的
29、直方图统计算法相比，采用基于局部极值的多级均值分段线性变换算法增强后的图像信息熵仅有微弱减小，但其计算时间缩短了138 ms，占用存储资源减少了976，而且仅使用一块中低端FPGA芯片就可以实现，无需增加外部RAM，缩小了电路板体积，降低了产品成本。(4)利用FPGA设计实现整个算法，可实时对每帧图像进行增强处理，不仅满足系统需要的高实时性，同时使系统中DSP有充裕时间完成其它复杂运算。这种基于FPGA实现的红外实时图像增强方法自适应能力强，能够满足绝大多数视觉系统的图像增强，是一种很实用的视觉系统图像增强方法。参考文献： 3胡谋法，陈曾平一种实用的可见光图像自适应对1 冈萨雷斯数字图像处理M
30、2版北京：电子工 比度增强方法J光学与光电技术2005，3(4)：业出版社，2006：7091 2225GONZALEZ R(：Digital Image ProcessingMHU M F，(；HEN Z PA practical adaptive contrast2nd edBeijing：Publishing House of Electronics In enhancement method of the visible imageJO户一dustry，2006：70一91(in(：hinese)ticsOptoelectronic Technology，2005，3(4)：22一2
31、胡艳明一种实时红外ATR系统的设计与实现 25(inChinese)D武汉：华中科技大学。2006：29。39 4 王炳健，刘上乾，周慧鑫，等基于平台直方图的红HU Y MDesign and realiz(fti彻of a real time jR 外图像自适应增强算J光电子学报，2005，34ATR systemDWuhan：Huazhong University of (2)：299-301Science and Technology，2006：2939(in Chinese) WANG B J，LIU SH Q，ZHOU H X，et a1Self-万方数据第10期 吴家伟，等：红外图
32、像实时显示增强系统设计 2619adaptive contrast enhancement algorithm for infra-red image based on plateau histogramJActsPhotonica Sinica，2005，34(2)：299301(in Chinese)E53陈钱，柏连发，张保民红外图像直方图双向均衡技术研究EJl红外与毫米波学报，2003，22(6)：428430CHEN Q，E0 L F，ZHANG B MHistogramdouble equalization in infrared imageJJournalof Infrared a
33、nd Millimeter Waves，2003，22(6)；428430(in Chinese)6 陈洪，常青，郭天天一种易于硬件实现的红外图像实时增强算法J3红外与激光工程，2004，33(3)：282-287CHEN H，CHANG Q，GUo T TReal-time infra-red image enhancing algorithm easy to implementJInfrared and Laser Engineering，2004，33(3)：282287(in Chinese)作者简介：吴家伟(1981一)，男，湖北武汉人，博士研究生，工程师，2004年，2007年于华
34、中科技大学分别获得学士、硕士学位，现为湖北航天技术研究院总体设计所设计师，主要从事图像处理、模式识别及光电跟踪方面的研究。E-mail：jia-weiwul 98 1yahoocomca武春风(1975一)，男，黑龙江大庆人，博士，高级工程师，1998年，2000年，2005年于哈尔滨工业大学分别获得学士、硕士、博士学位，现为湖北航天技术研究院总体设计所主任设计师，主要从事光电精密仪器，导航制导与控制等方面的研究。E-mail：startjbsinacom7顾国华，冯国进，陈钱二维时间延迟积分红外图像实时增强处理技术I-J3红外技术，2004，26(6)：8688GU G H，FENG G J
35、，CHEN Q2D-TDI realtimeinfrared image enhancement technique3 31nfrared Technology，2004。26(6)：8688(in Chinese)83 RUPERT MImage processing in an enhanced andsynthetic vision systemJ3SPIE，2002，4713：16817793 HAYAT M M，TORRES S N，CAIN S，et a1Model-based real-time non-uniformity correction infocal plane ar
36、ray detectorsCInfrared ImagingSystems：Design，Analysis，Modeling and Testing，SPIEProc，1998，3377：122一131103 VICHERS V EPlateau equalization algorithm forreal-time display of highquality infrared imageryJOptical Engineering，1996，35(7)：19211926庹文波(1982一)，男，湖北十堰人，硕士，助理工程师，2005年，2008年于华中科技大学分别获得学士、硕十学位，现为湖
37、北航天技术研究院总体设计所设计师，主要从事嵌入式系统、图像压缩等方面的研究。E-mail：t8w8b8smailhusteducn(本栏目编辑：白雨虹)万方数据红外图像实时显示增强系统设计作者： 吴家伟， 武春风， 庹文波， WU Jia-wei， WU Chun-feng， TUO Wen-bo作者单位： 吴家伟,WU Jia-wei(北京航空航天大学,电子信息工程学院,北京,100191;湖北航天技术研究院,总体设计所,湖北,武汉,430034)， 武春风,庹文波,WU Chun-feng,TUO Wen-bo(湖北航天技术研究院,总体设计所,湖北,武汉,430034)刊名： 光学精密工程
38、英文刊名： OPTICS AND PRECISION ENGINEERING年，卷(期)： 2009，17(10)引用次数： 0次参考文献(10条)1.冈萨雷斯 数字图像处理 20062.胡艳明 一种实时红外ATR系统的设计与实现 20063.胡谋法.陈曾平 一种实用的可见光图像自适应对比度增强方法 2005(4)4.王炳健.刘上乾.周慧鑫 基于平台直方图的红外图像自适应增强算 2005(2)5.陈钱.柏连发.张保民 红外图像直方图双向均衡技术研究 2003(6)6.陈洪.常青.郭天天 一种易于硬件实现的红外图像实时增强算法 2004(3)7.顾国华.冯国进.陈钱 二维时间延迟积分红外图像实时
39、增强处理技术 2004(6)8.RUPERT M Image processing in an enhanced and synthetic vision system 20029.HAYAT M M.TORRES S N.CAIN S Model-based real-time non-uniformity correction in focal plane arraydetectors 199810.VICHERS V E Plateau equalization algorithm for real-time display of high-quality infrared imager
40、y1996(7)相似文献(6条)1.学位论文 周亚平 图像配准技术研究 2008图像配准技术是将不同时间、不同传感器或不同视角下获取的同一场景的两幅或多幅图像进行匹配的图像处理过程，是图像处理的一个基本问题。图像配准的方法大致可以分为两类：基于灰度的图像配准方法和基于特征的图像配准方法。本文总结了前人在图像配准领域的研究现状和成果，详细的介绍了图像配准的流程和这两种分类，并且提出了自己的算法。 在研究基于灰度的图像配准中，重点研究了基于互信息的医学图像配准技术，基于互信息的全局图像配准方法具有自动化程度高，配准精度高等优点，在医学图像配准中获得了广泛的应用，但是，当平移距离为像素的整数倍时，插
41、值算法会使目标函数产生局部极值，使得最优化搜索有时会终止于局部极值，得到错误的配准参数。本文提出了一种新的插值算法用于克服局部极值问题，同时，给出了一些用于改进精度的方法，如：Powell搜索算法、灰度级的选择、出界点问题，提高了匹配精度。经实验证明，本文提出的方法有效地抑制了局部极值，具有更好的精确性和稳定性。 在研究基于特征的图像配准方法时，本文提出了将单演相位(monogenic phase)的概念用于红外图像特征点的匹配，完成了红外图像的配准。用Harris角点检测算法提取特征点，然后以单演信号元素构成相关矩阵，提取出初始特征点对，再用基于Sampson距离的随机抽样一致性算法(RAN
42、SAC)去除伪匹配的特征点对，选择内点集估计对极几何的基础矩阵，实现图像的精确配准。实验验证，单演相位的应用高效稳定地完成了红外图像的配准。 最后对本文的工作进行了总结，并对本文在图像配准领域仍需要深入研究的地方进行了展望。2.期刊论文 史健芳.张富军.郝宝峰.SHI Jian-fang.ZHANG Fu-jun.HAO Bao-feng 基于小波变换和数学形态学的图像分割算法 -太原理工大学学报2009,40(5)传统的分水岭变换由于对噪声和细密纹理的敏感会产生严重的过分割现象,为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像分割算法.该方法首先利用小波变换去除红外图像的混合噪声,
43、利用形态学开闭重建运算消除梯度图像中由于灰度非规则扰动和噪声引起的局部极值;最后通过采用基于前景和背景标记的分水岭分割算法进行分割.仿真实验表明,该算法可以实现更好的分割效果,不需要再进行后续的合并处理就能够得到较为理想的结果.3.学位论文 倪超 基于多尺度分析与偏微分方程处理方法的红外图像ATR技术研究 2008红外图像反映的是场景中目标和背景的红外热辐射分布。由于红外探测器自身固有的特性和恶劣外界环境成像条件，与可见光图像相比，红外图像中的信息不像光学图像那样直观明确，且普遍存在目标与背景对比度差、图像边缘模糊(由于目标与背景之间的热对流)、图像噪声大等特点。本课题选择了红外图像ATR技术
44、中两个基本而又关键的问题作为研究的主要方向，即低信噪比红外目标图像的预处理与分割。本文研究成果如下： 1.提出了一种基于小波前向后向扩散的红外图像降噪与边缘增强算法。该算法在继承了小波扩散迭代降噪与边缘保持特性的基础上，利用小波模值与局部奇异性测度的联合概率分布对边缘映射进行初步估计，结合几何约束进行修正，获得更加准确的边缘映射。同时在扩散过程中引入前向后向扩散思想，提出了小波前向后向扩散方法，在降噪的同时增强了红外图像的边缘。 2.提出一种基于非下采样Contourlet自适应扩散滤波的红外图像降噪算法。该算法基于具有平移不变性的多尺度几何分析方法非下采样Contourlet变换。首先对红外
45、图像进行多尺度非下采样金字塔分解，采用本文提出的基于非一致性测度的自适应扩散滤波处理各非下采样金子塔带通图像层，在降噪的同时保留图像的边缘细节信息。为了进一步消除图像噪声，采用非下采样方向滤波器组对扩散滤波后的各非下采样金字塔层图像进行多方向性分解，对分解后的非下采样Contourlet系数进行基于尺度相关性的阈值处理，最终在实现红外图像降噪的同时获得良好的视觉效果。 3.提出了一种基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法。二维模糊划分最大熵分割方法不仅利用了灰度信息以及空间邻域信息，而且兼顾了图像自身的模糊性，能取得较为满意的分割结果，实质上是一种具有搜索空间大、多局部极值点的典型整数规
46、划问题。广义混沌混合PSO算法在广义PSO算法的基础上，引入自适应平衡搜索。当算法发生停滞时，引入模拟退火机制有选择的对当前全局最优解进行混沌优化，在增强局部搜索能力的同时能够克服早熟收敛现象，实现红外图像的快速、有效分割。 4.提出了一种基于小波多尺度改进Chan-Vese模型的红外图像分割算法。首先，利用小波多尺度分析的良好信噪分离性能提取红外图像的有效边缘信息，将边缘信息添加到Chan-Vese模型的能量函数中从而提高模型的局部控制能力。同时增加内部变形能量项，约束水平集函数逼近符号距离函数，避免了水平集函数的重新初始化过程，改进了Chan-Vese模型。然后，从小波变换的顶层低频子带图
47、像开始逐层采用改进的Chan-Vese模型分割图像，并将分割结果通过插值方式传递至下一层作为分割的初始轮廓，最终实现红外图像的分割，具有抗噪性能强和运算速度快的特点。 5.提出了一种新颖的基于KPCA联合并联抑制神经网络变换的红外目标识别算法。该算法直接从红外图像提取特征进行分类识别，无须图像分割过程。联合神经网络变换集成了KPCA的KHA学习机制与神经网络误差反传机制，使得KPCA与并联抑制神经网络分类器有机的结合起来，通过监督学习的方式引入类别信息，能够在实现数据有效降维的同时，优化主元特征的提取，从而提高算法的分类识别性能。4.学位论文 翟利志 提高多光谱图像配准效果的若干技术研究 20
48、08多光谱图像配准用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的关于同一目标或场景的两幅或多幅图像进行匹配，它是图像分析和处理的关键步骤，也是图像对比、数据融合和目标识别的必要前提。 本文从三个方面对提高多光谱图像的配准效果尤其是可见光图像与红外图像配准的精度和速度方面做了研究。 针对传统互信息算法只利用了两幅图像像素的灰度统计特性，而忽略了水平面上像素位置之间存在的密切联系，导致在互信息配准中容易产生误匹配的现象，提出了结合邻域信息的互信息配准算法，在信息熵的计算中将计算每个像素的概率分布变为计算每个像素结合邻域信息的概率分布，并且邻域信息根据和当前像素联系的紧密程度被赋予不同的相关度。 针对配准中插值算法容易导致互信息产生局部极值的情况，采用了一种改进的PV插值算法，将插值邻域进行了拓展，有效的减少了互信息配准中联合熵的突变，从而抑制了配准过程中互信息局部极值的产生。 针对模拟退火法的缺点，提出了改进的模拟退火算法，首先采用两点法的配准结果作为模拟退火法的初始值，然后将搜索过程中产生的新解限定在阈值范围之内，最后在搜索过程中增加记忆器，使搜索的结果更优。 论文中的实验结果表明，本文所提出的相关方法使可见光图像与红外图
