紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)主要內(nèi)容紅外圖像特征及人眼視覺(jué)特性直方圖增強(qiáng)技術(shù)圖像銳化處理圖像平滑處理偽彩色處理其他處理方法紅外圖像特征紅外熱圖像表征景物的溫度分布，是灰度圖像，沒(méi)彩色或陰影(立體感覺(jué))，故對(duì)人眼而言，分辨率低。由于景物熱平衡、波長(zhǎng)長(zhǎng)、傳輸距離遠(yuǎn)、大氣衰減等原因，造成紅外圖像空間相關(guān)性強(qiáng)、比照度低、視覺(jué)效果模糊。熱成像系統(tǒng)的探測(cè)能力和空間分辨率低于可見(jiàn)光CCD陣列，使得紅外圖像的清晰度低于可見(jiàn)光圖像。外界環(huán)境的隨機(jī)干擾和熱成像系統(tǒng)的不完善，給紅外圖像帶來(lái)多種多樣的噪聲。由于紅外探測(cè)器各探測(cè)單元的響應(yīng)特性不一致、光機(jī)掃描系統(tǒng)缺陷等原因，造成紅外圖像的非均勻性，表達(dá)為圖像的固定圖案噪聲、串?dāng)_、畸變等。人眼圖像識(shí)別特點(diǎn)對(duì)圖像邊緣、輪廓信息的失真很敏感；對(duì)圖像紋理細(xì)節(jié)的敏感度與它所處的背景亮度有關(guān)，對(duì)高亮度背景和低亮度背景中的紋理細(xì)節(jié)人眼敏感度較低，而對(duì)中高亮度背景中的紋理細(xì)節(jié)敏感度較高；對(duì)高頻端的敏感度低于低頻端；人眼在圖像的平滑區(qū)域中對(duì)隨機(jī)噪聲的敏感度大于圖像的“結(jié)構(gòu)化〞區(qū)域，而這種區(qū)域中有更多的圖像細(xì)節(jié)。紅外圖像增強(qiáng)的主要工作增強(qiáng)圖像邊緣銳度，改善紅外圖像模糊狀態(tài)；對(duì)灰度進(jìn)行拉伸，使紅外圖像的灰度適中，灰度層次更加豐富，表現(xiàn)力更強(qiáng)；對(duì)噪聲的識(shí)別與去噪。直方圖增強(qiáng)技術(shù)直方圖調(diào)整是一種通過(guò)改變圖像灰度的概率分布，到達(dá)提高圖像比照度的方法，包括直方圖均衡與直方圖匹配，其中應(yīng)用最多的是直方圖均衡。直方圖均衡的作用是改變圖像中灰度概率分布，使其均勻化。其實(shí)質(zhì)是使圖像中灰度概率密度較大的像素向附近灰度級(jí)擴(kuò)展，因而灰度層次拉開(kāi)，而概率密度較小的像素的灰度級(jí)收縮，從而讓出原來(lái)占有的局部灰度級(jí)，這樣的處理使圖像充分有效地利用各個(gè)灰度級(jí)，因而增強(qiáng)了圖像比照度。直方圖均衡方法概念簡(jiǎn)單，數(shù)學(xué)上處理方便編程簡(jiǎn)便，所以在一些要求不高的場(chǎng)合已經(jīng)取得了很好的增強(qiáng)效果，其缺陷，其主要提升了紅外圖像的背景和噪聲，而非圖像細(xì)節(jié)。直方圖增強(qiáng)技術(shù)圖像銳化處理圖像銳化處理的主要目的突出圖像中的細(xì)節(jié)或者增強(qiáng)被模糊了的細(xì)節(jié)。模糊可能是由于錯(cuò)誤操作，或者是由于圖像獲取方法的固有影響所導(dǎo)致的。例如，當(dāng)圖像的分辨率有限時(shí)，所獲得的像素值不是一點(diǎn)的亮度，而是周?chē)拔锪炼鹊钠骄?。這種均值計(jì)算使圖像變得模糊。因?yàn)榫堤幚砗头e分相類似，從邏輯角度可以斷定，銳化處理可以用空間微分來(lái)完成。此外，銳化也可以在頻域中運(yùn)用高通濾波技術(shù)。常用的算子有Sobel微分算子、拉普拉斯算子。圖像銳化處理圖像平滑處理圖像噪聲濾除成為紅外圖像預(yù)處理中的重要組成局部?？沼蚧蝾l域的平滑濾波可以抑制圖像噪聲，提高圖像的信噪比。其中，中值濾波器在處理噪聲的方面有較好的表現(xiàn)，不僅能消除強(qiáng)脈沖性噪聲的影響，而且較好地保存了圖像的邊緣。在頻域上可以通過(guò)低通濾波器實(shí)現(xiàn)平滑。圖像平滑處理偽彩色處理在紅外圖像中，主要是通過(guò)人眼直接對(duì)成像的圖像進(jìn)行觀察判斷的。對(duì)于一般觀察者來(lái)說(shuō)，由于人對(duì)灰度圖像灰度級(jí)別的觀察是不敏感的，但對(duì)有彩色差異的分辨能力卻很高。因此，對(duì)紅外灰度圖像進(jìn)行偽彩色增強(qiáng)就成了一種關(guān)鍵處理技術(shù)。偽彩色增強(qiáng)的主要目的是把灰度圖像的各個(gè)不同灰度等級(jí)按照線性或非線性映射函數(shù)變換成不同的彩色代碼,圖像以彩色方式顯示。偽彩色處理方法主要有3種：密度分層法、灰度級(jí)-彩色變換和頻域?yàn)V波法。偽彩色處理其他處理方法——遺傳算法對(duì)于一幅給定的紅外灰度圖像，首先統(tǒng)計(jì)出該圖像的灰度級(jí)分布范圍及其分布情況，將輸出圖像與輸入圖像的灰度對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行編碼，產(chǎn)生一組隨機(jī)的灰度對(duì)應(yīng)關(guān)系(即第1代個(gè)體)，然后根據(jù)一定的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)造出遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，利用遺傳算法反復(fù)進(jìn)行遺傳操作，直到滿足規(guī)定好的優(yōu)化準(zhǔn)那么，在所有的進(jìn)化代中找到一種最優(yōu)或者近似最優(yōu)的灰度變換關(guān)系，從而到達(dá)對(duì)紅外圖像的增強(qiáng)處理。適應(yīng)度函數(shù)的計(jì)算是遺傳算法計(jì)算中的瓶頸，如何克服種群數(shù)目大造成的計(jì)算耗時(shí)量大，運(yùn)算效率低的問(wèn)題，是值得研究的。其他處理方法——模糊算法由于圖像本身的復(fù)雜性，多灰度分布所帶來(lái)的不確定性和不精確性，使得用模糊集合理論進(jìn)行圖像處理成為可能。模糊增強(qiáng)方法的處理步驟通常是將空域中的原始圖像數(shù)據(jù)通過(guò)模糊化映像，使其成為特征平面中的模糊圖像的數(shù)據(jù)，然后利用特征平面中的各種性質(zhì)，對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，最后將處理后的信息數(shù)據(jù)逆映像到空間域去，從而獲得增強(qiáng)后的圖像。這種方法很好地利用了圖像所固有的二義性，比較符合人的視覺(jué)習(xí)慣，但是這種方法也有其缺點(diǎn)—它需要人工介入來(lái)確定渡越點(diǎn)及飽和點(diǎn)，這就限制了其應(yīng)用。其他處理方法——Retinex算法紅外圖像的成像機(jī)理與可見(jiàn)光圖像不同，但類比可見(jiàn)光圖像成像的機(jī)理做出如下假設(shè):認(rèn)為物體發(fā)出的紅外輻射是在紅外光源照射下物體對(duì)紅外光線的反射，而紅外圖像就是由物體反射的紅外光線所形成的。在分析比照了紅外圖像與低照度可見(jiàn)光圖像的信號(hào)和直方圖特點(diǎn)，得出紅外圖像與低照度可見(jiàn)光圖像特點(diǎn)相同。同時(shí)，Retinex算法在處理彩色圖像時(shí)，它分別對(duì)每個(gè)顏色通道進(jìn)行處理，然后再合成，對(duì)于紅外灰度圖像，可以認(rèn)為只有一個(gè)顏色通道，因此Retinex算法也適于對(duì)灰度圖像進(jìn)行處理。其他處理方法——小波變換分解后的圖像，其主要信息(即輪廓)由低頻局部來(lái)表征，而其細(xì)節(jié)局部那么由高頻局部表征。實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)對(duì)高頻局部分量進(jìn)行變換，經(jīng)過(guò)處理到達(dá)增強(qiáng)圖像的目的?；谛〔ㄗ儞Q理論的紅外圖像增強(qiáng)技術(shù),即對(duì)低比照度的紅外圖像，通過(guò)施行小波變換,得到該圖像的多尺度梯度分布，增強(qiáng)多尺度梯度模的大小，并擴(kuò)大其在尺度空間的動(dòng)態(tài)范圍，就可以實(shí)現(xiàn)圖像的比照度增強(qiáng)。其他處理方法——小波變換這種方法有三個(gè)優(yōu)點(diǎn)：由于采用小波變換而帶來(lái)的高計(jì)算效率；圖像的梯度提供了比直方圖更直接、更多空間信息；由于是在多個(gè)尺度下進(jìn)行的，所以可有選擇地增強(qiáng)某種尺度的圖像特征，從而有效地控制噪聲。總結(jié)綜合地利用以上多種紅外圖像的增強(qiáng)方法，結(jié)合硬件，提高數(shù)據(jù)處理速度，對(duì)于不同的紅外圖像場(chǎng)景特征，自適應(yīng)地選取適當(dāng)增強(qiáng)方法，結(jié)合人眼的視覺(jué)特征，使得圖像處理效果更有利于人眼識(shí)別?；鰪?qiáng)的缺點(diǎn)。近些年來(lái)，一些學(xué)者提出了具有針對(duì)性的方法，如基于局部統(tǒng)計(jì)特性的自適應(yīng)圖像增強(qiáng)法；應(yīng)用遺傳算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)；基于模糊邏輯的紅外圖像的增強(qiáng)算法；總結(jié)居于粗糙集分類的圖像增強(qiáng)方法等等。其中包括很多自適應(yīng)的增強(qiáng)算法；如對(duì)小波系數(shù)取閾值處理，并結(jié)合圖像自身特征對(duì)噪聲和信號(hào)加以區(qū)