红外图像的处理及其MATLAB实现..pdf

【红外图像处理】红外图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，尤其在军事和日常生活中有广泛应用。红外图像的获取主要依赖于红外热像仪，它能够接收0.75~100微米波长的电磁辐射，并将其转化为灰度等级的图像。红外图像的特点包括：(1)反映温度分布，灰度图像，无色彩感，分辨率较低；(2)空间相关性强，对比度低，视觉效果模糊；(3)清晰度低于可见光图像；(4)受多种噪声干扰，信噪比较低；(5)非均匀性问题，如固定图案噪声、串扰和畸变。 【图像增强】图像增强旨在提升图像的某些特征，如边缘、轮廓和对比度，以利于观察和后续处理。常见的增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、滤波等。直方图是评估图像灰度分布的重要工具，提供了像素出现频数、动态范围、平均明暗和对比度等信息。 【直方图均衡化】直方图均衡化是图像增强的一种常见方法，通过改变像素灰度分布，使图像中的灰度层次更加均匀，从而提高图像的视觉效果和可识别性。红外图像的直方图通常有如下特点：(1)动态范围较小；(2)像素集中在少数灰度级；(3)存在明显的峰值。均衡化可以将这些像素分布扩展到更广泛的灰度空间，提升图像的对比度。 【MATLAB实现】MATLAB作为强大的科学计算和图形处理工具，提供了丰富的图像处理函数，可以方便地实现红外图像的获取、预处理、增强以及分析。例如，使用直方图均衡化的函数`histeq`可以对红外图像进行直方图均衡化处理，改善图像的对比度。 在实际应用中，处理红外图像时，需要考虑环境因素、噪声类型和图像的非均匀性。通过合适的预处理步骤，如去噪、增强和校正，可以提高红外图像的质量，便于目标检测、识别和跟踪。MATLAB的图像处理工具箱提供了完整的解决方案，包括滤波器、直方图操作、阈值处理等功能，能够有效地处理红外图像的这些问题。 红外图像处理是利用MATLAB等工具，通过对图像的直方图分析和各种增强技术，改善图像质量，提升其在人眼观测和计算机处理上的表现。这在军事监视、安全监控、医疗诊断等领域具有重要价值。