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    摘要:随着现代科技的迅速发展,微光图像在军事,医学以及科研中应用越来越广泛,微光图像处理一直是人们研究的热门领域,图像处理能使微光图像变得更加清晰,获得更高的图像品质,帮助人眼更容易观察原目标。59624

    本文重点为抑制微光图像中的噪声,从微光成像系统出发,简要地阐述微光图像成像的过程,分析图像特点,总结微光图像的主要噪声,针对这些噪声分别使用几种去噪算法对其处理,借助于MATLAB等工具对微光图像去噪进行仿真,并根据仿真结果,总结算法的优缺点。同时介绍几种其他图像增强的方法使微光图像中的目标更明显,获得更好的视觉效果。

    毕业论文关键词:微光图像,噪声抑制,中值滤波,小波变换

    毕 业 论 文 外 文 摘 要

    Title    Study of Noise Suppressing Algorithum for Low Light Level Image       

    Abstract

    With the rapid development of the modern science and technology, the LLL image is more and more widely used in the military, medical science and scientific research. The LLL image processing is a hot area of research and the image processing can make the LLL image obvious to present higher image quality to help the human eyes to observe the original goals. 

    Focusing on the control of the noise in the LLL image, this paper, starting from the LLL imaging system, briefly explains the imaging process of the LLL image, analyzes the characteristics of the image, finds out the main noise in the LLL image, and uses several denoising algorithms respectively to handle these noises, simulates the denoising of the LLL image with the tools like MATLAB and summarizes the advantages and disadvantages of algorithms according to the simulation results. Meanwhile, it introduces alternative image intensification methods to clear the goals in the LLL image to achieve a better visual effect. 

    Keywords  LLL image, Denoising, Median filter, Wavelet transform

    一、引言 1

    1.1研究的目的及意义 1

          1.2研究的历史及现状 1

          1.3论文主要研究内容 2

    二、微光图像的特征分析 2

    2.1概述 3

    2.2微光图像成像过程 3

    2.3微光图像噪声产生机理及特点 5

    三、微光图像去噪原理和基本算法 6

    3.1均值滤波 6

    3.2中值滤波 8

    3.3小波阈值法 13

    四、微光图像其他增强方法 15

        4.1灰度变换 15

        4.2直方图均衡化 17

    五、matlab算法仿真与实现 17

    5.1均值滤波  18

    5.2中值滤波  19

    5.3小波阈值法  22

    5.4灰度扩展  25

    5.5直方图均衡化  27

    六、小结分析  28

    总结   29

    致谢   29

    参考文献   30

    1.引言

    1.1研究的目的及意义

    在二十一世纪,科研、军事、医学等领域常常需要在微弱光环境下进行成像,而随着科学技术的高速发展,人们要求得到更高品质的微光图像,微光图像处理应用也越来越广泛,微光图像处理的模型和算法一直是科研人员不断探索努力的领域。

    首先,微光图像是在微弱可见光环境下采集的图像,源于目标及其周围背景对夜晚自然辐射照明的反射,其最显著的特征是噪声多,对比度低,使人眼分辨能力下降,看不清图像中景物的特征,显然图像增强是微光图像处理的一个核心内容,其中噪声抑制是首要任务。

    例如在军用夜视领域,噪声处理一直是研究的重要课题。现代的战争中,“夜视仪”是在夜战中的必备装备,是黑夜条件下眼睛的助视器,否则在敌我难分的夜间,军队很难有效地组织战斗行动。如果拥有更加先进的夜视仪器就更加容易来掌控夜晚作战的主动权。现在,适用于夜间作战的成像系统主要有微光成像系统、红外热成像系统以及各种成像雷达。其中微光成像技术是研究在微弱光照条件下,图像信息的光电转换、处理、增强、显示等过程的一门高新技术,它是近代光电子技术的重要组成部分。我们国家在微光夜视仪器的研究方面和发达国家比较还是存在一定的差距。而对微光图像进行处理能够快速的提高图像的品质,所以微光图像处理技术变成减小我们国家和发达国家的微光夜视技术差距的一个重要的研究方向。由于成像器件自身存在的缺陷以及应用领域要求的提高,使微光图像噪声处理显得更为重要,具有重要的军事应用价值。

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