红外与可见光图像之间的配准方法研究
摘要
本文首先介绍了红光与可见光成像机理，在分析了红光与可见光图像特点的基础上，比较了几种经典红光与可见光图像增强算法。根据红光与可见光成像具有图像模糊、噪声大等特点，提出了用直方图均衡增强灰度、用中值平滑滤波消除噪声的红光与可见光图像处理算法。实验结果表明，该算法能够增强图像目标、有效的抑制噪声，具有较好的视觉效果。
数字图像处理是指将图像信号转换成数5字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。
关 键 词：红光与可见光图像；直方图增强；对比度增强；平滑；锐化
Abstract
Firstly, infrared imaging mechanism is introduced. Based on analyzing the characteristics of infrared image, some classic infrared image enhancing algorithms are compared. According to such characteristics as blurred image and high noise, a new algorithm combining platform histogram equalization with enhanced high-pass filtering is proposed. The results show that the algorithm can enhance the object and restrain noise of infrared image, achieving better visual effect.
Digital image processing is the procedures of converting image signal into digital format, then using the computer to process it. Image enhancement is digital image processing process often use a method to improve image quality, it plays an important role. This article first introduces the principle of image enhancement and classification，and then focus on several methods to study such as and histogram enhancement, contrast enhancement, smoothing and sharpening, and other commonly used in learning the basic digital image With the approach, through Matlab experiment that the actual effect of various algorithms to compare the advantages and disadvantages to discuss the different enhancement algorithm. The application of occasions, and its image enhancement method of performance evaluation.
Key Words: Infrared imge; histogram enhancement; contrast enhancement;
smoothing; sharpenin
目录
摘要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1.1研究背景和意义 1
1.2国内外研究现状及发展趋势 2
1.3论文的主要内容安排 4
第2章 红光与可见光图像的介绍 6
2.1红光与可见光热成像技术的介绍及其特征 6
2.2红光与可见光图像产生原理以及红光与可见光图像的特点 6
2.3红光与可见光图像的直方图介绍 7
2.4红光与可见光图像的性质分析（对比度、分辨率、噪声） 8
2.5本章小结 9
第3章 红光与可见光图像增强算法研究 10
3.1红光与可见光图像增强处理总体介绍 10
3.2空间域增强 11
3.2.1空域变换、对比度增强 12
3.2.1.1分段线性变换 12
3.2.1.2图像反转 15
3.2.1.3对数变换 16
3.2.1.4直方图均衡化 17
3.2.1.5直方图规定化 20
3.2.2空域滤波增强 22
3.2.2.1均值平滑滤波 22
3.2.2.2中值平滑滤波 24
3.2.2.3 线性锐化滤波 25
3.2.2.4 非线性锐化滤波 27
3.3频域增强 29
3.3.1低通滤波 29
3.3.2 高通滤波 30
3.4其他常用的及改进后的红光与可见光图像增强处理算法 31
3.5本章小结 32
第4章 结论 33
参考文献 34
致 谢 35
参考文献
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