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MATLAB微光图像噪声抑制算法研究(2)

时间:2020-11-16 14:30来源:毕业论文
1.2研究的历史及现状 1.3论文主要研究内容 噪声是影响图像质量和视觉效果的最主要原因之一,噪声抑制一直是人们研究的热门课题。而微光图像的获取过

1.2研究的历史及现状

1.3论文主要研究内容

噪声是影响图像质量和视觉效果的最主要原因之一,噪声抑制一直是人们研究的热门课题。而微光图像的获取过程中由于受条件的影响,如输入照度低、背景差,所以噪声严重影响微光图像的品质,也是微光成像系统一直存在的缺陷。去噪成为微光图像处理的首要任务,也是微光成像技术领域的一个重要研究课题。

本课题以微光图像的特征分析为出发点,阐述微光图像成像过程,掌握微光成像的原理、系统组成,对微光夜视图像特点进行分析,着重抑制图像噪声,以改善图像质量为主要目的。通过参考大量已有的文献,广泛调研的基础上,研究学习微光图像去噪的基本方法,这些方法主要针对微光图像去噪的普遍性问题,在改善图像质量方面至今仍发挥着重要作用。总结算法的原理及应用,在理论分析的基础上,借助于MATLAB等工具对微光图像进行仿真处理,并根据仿真结果,总结图像去噪算法的优缺点,在此基础上提出去噪声的有效方法,验证有效性,并得出结论。之后再分析几种抑制噪声以外的图像增强算法,使微光图像更加清晰。

本文共分五章,具体安排如下:

(1)引言。介绍微光图像去噪的研究背景、应用以及发展历史和现状。

(2)微光图像的特征分析。介绍微光图像成像过程及微光图像特点。

(3)微光图像去噪基本方法和原理。介绍几种适合微光图像去噪方法及特点。

(4)微光图像去噪以外的增强方法。介绍去噪后可对图像进一步增强的一些方法。

(5)MATLAB算法仿真和实现。应用MATLAB对微光图像进行去噪处理,得到结果并对不同的算法进行对比。以及展示增强方法的仿真效果。

2.微光图像的特征分析

2.1概述

人眼之所以能够看见周围景物,那是因为景物反射或者其自身辐射的可见光(波长范围为0.38-0.76 )作用于人眼视的网膜,从而使人眼感觉到了可见光,所以必须在照度足够大的时候,人们才能看清景物。白天时,可见光照度大,人的视觉有很高的分辨能力,而夜间的时候,可见光照度很小,只有月光、星光和大气辉光等微弱的可见光,这些统称为微光[ ]。在这样的微光条件下,人眼只能区别距离很近的物体轮廓,并且分辨能力很低,人的视觉功能受到很大的限制。随着此领域研究的不断发展,夜视仪也就是微光成像系统可以把微弱的可见光增强、放大,使所摄景物在人眼能看清的光照度范围内,这样就达到了人眼夜视的目的。下节简要阐述微光成像系统的成像过程。

2.2微光图像成像过程

首先,像增强器是微光成像系统的核心。主要是把微弱的可见光图像增强亮度,以便人们用肉眼进行观察,也称为微光管。为了能够让在微光下获取的图像通过微光成像系统变成人眼易分辨的图像,微光管起到了这些作用,(1)光谱变换;(2)增强亮度;(3)电子成像,微光管是一种电子真空成像器件,它主要是由光电阴极、电子光学系统和荧光屏构成的[ ]。

其工作的基本原理为:物镜将微弱的可见光通过光学系统成像在阴极面,光电阴极在微光入射下,发生光电效应,发射电子,电子流强度正比于光照度,将微弱的辐射图像转换为电子图像;电子图像通过特定的静电场或者电磁复合场,从而获得高能量并被加速聚焦到该电子光学系统的像面上;位于电子光学系统像面的荧光屏被高速电子轰击而发出和入射图像强弱相应的被增强了的目标可见图像。

MATLAB微光图像噪声抑制算法研究(2):http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_64901.html
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