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红外图像降噪与增强改进算法研究

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1绪 论

1.1 课题研究背景

1.2 红外成像技术发展与应用现状

1.3 本文主要研究工作及论文提纲

2数字图像处理与红外图像

2.1 数字图像与数字图像处理技术

2.2 图像处理的基本概念

2.3 数字图像处理方法

2.4 灰度变换与空间滤波

2.5 红外图像及其特性

3红外图像降噪与增强算法研究

3.1 噪声特性分析

3.2 基于边界信息的分类平滑降噪处理方法

3.3 基于小波分解的分类滤波降噪方法

3.4 基于分类平滑与平台直方图均衡化的增强方法

3.5 红外图像降噪与增强算法设计

4算法仿真及数据分析

4.1 基于边界信息的分类滤波降噪算法仿真

4.2 基于小波分解的分类滤波降噪算法仿真

4.3 基于分类平滑与平台直方图均衡化算法仿真效果

4.4 红外图像降噪与增强算法仿真效果

5总结与展望

5.1 总结与心得

5.2 展望与畅想

致谢

参考文献

附录

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摘要

红外图像在诸多领域内有广泛的应用,包括军事,医疗,安防,建筑等实际生产生活方面都会涉及红外图像信号。红外信号由于其被动工作的特性,且具有抗干扰能力强、识别目标能力强的优点,而成为目前国内外研究的热门领域。
  本文首先对所研究的课题背景和研究现状做了简单介绍,接着对数字图像的基本概念进行说明,其次介绍了数字图像处理的概念和常用的数字图像处理方法,然后对红外成像的原理与红外图像的特征进行阐述,最后针对图像中常见的噪声特性,提出并仿真实现了基于边界信息的分类平滑降噪处理方法,提出并仿真实现了基于小波分解和分类滤波的混合降噪方法,提出并仿真实现了基于分类平滑与平台直方图均衡化的图像增强方法。实际仿真实验显示,提出的两种降噪方法降噪效果明显,而且本文提出的图像增强方法有较好的增强效果。对红外图像的特性与机理进行了深入的研究,就低端红外热像仪拍摄成的红外图像画面不清晰,包含噪点,锯齿现象严重,对比度差等缺点设计算法进行了改进,实现了红外图像的降噪与显示效果增强。本文所设计的算法采用 Matlab程序语言编成,基于Matlab平台仿真实现。

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