红外图像增强是ART(自动目标识别)及红外成像目标跟踪系统中极其重要的预处理技术。红外图像对比度低、图像模糊、噪声大等特点,对于后续的进一步处理,如目标识别、跟踪等极为不利,因此进行红外图像增强是非常必要的。 作者分别从提高红外图像对比度、抑制噪声及增强红外图像边缘这三个角度研究红外图像的空域增强方法。论文的主要研究内容及成果如下: 研究了红外图像的成像机理和特点。在分析了直方图的特性之后,提出在红外跟踪系统中采用隔行/隔列直方图统计,大大减少了直方图统计的运算量,满足系统的实时性要求。 红外图像对比度增强的研究基于灰度变换。分析对比了各种常用变换方法的优缺点,提出了可结合图像具体特征的自适应分段线性拉伸算法。 抑制红外图像噪声的研究是从分析噪声的种类、特点等开始的,接着研究了空域滤波增强的基本原理。在此基础之上研究了邻域平均法、梯度倒数加权平滑法及中值滤波算法,提出了改进的梯度倒数加权平滑算法和快速中值滤波算法。 为了增强红外图像的边缘信息,论文分析了常用的红外图像空域锐化算子一梯度锐化算子和拉普拉斯算子。提出了两种改进的梯度锐化算子,取得了较好的锐化效果。研究了改进的拉普拉斯算子和受限拉普拉斯锐化算法。此后,对论文中算法的工程可行性进行了分析。 本论文得到陕西省科学技术研究发展计划项目的支持(编号:陕2003K05-G17)。