3 基于空域和频域的图像增强 5

3.1 图像增强概述 5

3.2 空间域增强 7

3.3 空域滤波和锐化 11

3.4 频间域增强 13

3.5 本章小结 18

4  基于小波变换的图像增强 18

4.1 小波变换的基本理论 18

4.2 小波增强的基本理论 20

4.3 本章小结 22

5  数字细节增强技术 DDE 22

5.1 基于非线性滤波器的图像基频细节分离技术 22

5.2 基于自适应高斯滤波器的细节图像优化技术 24

5.3 基于冗余灰度直方图投影方法 26

5.4 细节图像的自适应增益控制 27

5.5 DDE技术软件仿真实验 30

总  结 31

致  谢 32

参考文献 33

1  绪论

    红外成像技术随着科技的发展已进入人们的视野，并在医疗卫生、科学研究和军事等领域，以及人们的日常生活中取得了不可替代的作用。然而，由于相关技术的不断发展，人们对图像质量要求的不断提高，促使人们不断地去研究改善处理红外图像的技术。

1.1 红外技术的地位和作用

红外热成像技术（又称为热成像技术）是一种辐射信息探测技术，热成像系统具有把物体表面自然发射的红外辐射分布转变为可见图像的功能[1]。利用物体在辐射方面的不同特性可以将其不相同之处很明显地区分开来,转换成人眼可见的图像,就可以实现了人类视觉范围扩展到红外区的目标。下面概括出了红外技术主要特点[1~3]：

(1)工作波段宽，可远距离作用，可在雾霭烟霾等恶劣条件下全天候工作；

(2)抗干扰性能好，采取了被动的工作方式，不容易被发现或者受干扰；

(3)受不稳定或不均匀光强等不利条件影响小，可用于精度要求很高的追踪和对准；

以上的这些特点决定了红外成像技术不管是在生产方面、医用方面，还是在军用方面比如目标追踪探测等以及科研领域都得到了广泛的应用，并随着其他相关科学的发展呈现出更重要的应用。

红外探测技术经历过从最早的主动式发展到被动式、由点源式发展到多元式这个逐渐完善的历经，到的现今，已经形成了一项完整的体系。由于该项技术的快速发展和创新，使得红外探测器的成本也是大幅下降，并使其应用领域也日益增多。目前，该技术已发展到安全防盗、机械设备的故障检测、遥感探测和无损探测等各个方面。

1.2 国内外研究现状及发展趋势 

1.3 本论文内容安排和研究工作

本论文主要研究锐化红外图像边缘的算法，并从几个方面对其进行了研究。首先对其基本特征进行研究，针对其对比度低、细节层次不明显、图像模糊的特点，研究了几种基于空间域和频率域的处理算法。最后针对传统算法处理时放大噪声的不足，研究了小波变换处理算法。在算法过程中，分别对各种算法进行了大量的软件仿真，并对结果做了比较。

本文分五章内容完成：论文网 MATLAB红外图像边缘锐化算法研究(2):http://www.751com.cn/tongxin/lunwen_72661.html