红外图像的处理和MATLAB实现.pdf

"红外图像的处理和MATLAB实现" 红外图像的处理是指对红外图像进行增强、 Restoration、特征提取和目标识别等处理，以提高图像质量和增强图像的可读性。红外图像处理的重要性在于，它可以应用于军事、监控、医疗、环境监测等领域，提高红外图像的处理效果可以提高红外成像系统的成像质量和对目标的识别能力。 红外图像的特点是，它反映了目标和背景不可见红外辐射的空间分布，辐射亮度分布主要由被观测景物的温度和发射率决定。红外图像的特点包括： 1. 红外热图像表征景物的温度分布，是灰度图像，没有彩色或阴影立体感觉，对人眼而言，分辨率低、分辨潜力差。 2. 由于景物热平衡、光波波长、传输距离远、大气衰减等原因，造成红外图像空间相关性强、对比度低、视觉效果模糊。 3. 热成像系统的探测能力和空间分辨率低于可见光 CCD 阵列，使得红外图像的清晰度低于可见光图像。 4. 外界环境的随机干扰和热成像系统的不完善，给红外图像带来多种多样的噪声，噪声来源多样，噪声类型繁多，这些都造成红外热图像噪声的不可预测的分布复杂性。 5. 由于红外探测器各探测单元的响应特性不一致等原因，造成红外图像的非均匀性，体现为图像的固定图案噪声、串扰、畸变等。 红外图像的增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行强调或突显，以便于观察或做进一步的分析与处理。图像增强方法有多种，如直方图均衡化、对比度拉伸、灰度级修正、动态范围调整等。 直方图是图像处理中非常重要的工具，用于表达图像灰度分布情况。红外图像的直方图特点是：像素灰度值动态范围不大，很少充满整个灰度级空间；绝大部分像素集中于某些相邻的灰度级范围，这些范围以外的灰度级上则没有或只有很少的像素。直方图的均衡化可以改变图像中灰度概率分布，使其均匀化。 MATLAB是一个非常流行的数学软件，广泛应用于信号处理、图像处理、机器学习等领域。MATLAB可以用于红外图像的处理和分析，如图像增强、 Restoration、特征提取和目标识别等。MATLAB提供了丰富的工具箱和函数库，可以方便地实现红外图像的处理和分析。 红外图像的处理和MATLAB实现是非常重要的，红外图像处理可以应用于军事、监控、医疗、环境监测等领域，而MATLAB可以提供丰富的工具箱和函数库来实现红外图像的处理和分析。