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基于Matlab的图像边缘检测算法研究(2)

时间:2020-11-16 14:40来源:毕业论文
红外图像是红外技术与成像技术结合的产物。人类的感知只限于电磁波谱的可见光部分,而对于电磁波谱上其他不可见光,如射线、x射线、紫外线、红外

 红外图像是红外技术与成像技术结合的产物。人类的感知只限于电磁波谱的可见光部分,而对于电磁波谱上其他不可见光,如γ射线、x射线、紫外线、红外线、微波等,人类的视觉就无法感知。然而科学技术的发展使得成像技术与设备几乎可以覆盖全部电磁波谱,将人类所看不见的射线转化为可见的图像。

红外图像信号的大小取决于外界景物之间的温度差,对于自然景物,在一个局部的小范围内,由于存在热平衡的趋势,这种温差是不可能很大的,这就决定了热像仪分辨图像细节的能力比较差。况且,红外热成像系统对热辐射物体十分敏感,热细节对比度很低、动态范围十分有限,因此在不同的目标背景温度下会失去自然表象。另外,热成像系统的非均匀性也是个很大的干扰因素,这就造成了红外图像的一些缺陷。

微光成像研究是在低照度条件下物体信息的转换、增强并应用于空间观察的研究。它所利用的是由月光、星光、大气辉光,以及它们的散射所综合形成的夜天光辐射。

微光成像器件主要分为三代,第一代是以光电倍增管为核心的像增强器,第二

代是微通道板电子倍增器(MCP),第三代是以砷化镓材料为代表的负电子亲合势(NEA)光阴极像增强器。

像增像器在夜天光微弱光照环境下工作,要求有足够的亮度增益,若增益不够高则会使像管输出亮度降低,影响系统分辨力,而增益过大,则会由于像管噪声过大出现闪烁现象,使观察效果变坏。像增强器也会由于光阴极热发射和信号感生等因素而产生附加的对比度恶化,这个附加噪声使荧光屏产生一个背景亮度,从而使图像的对比度恶化,严重的会使目标信息淹没于该噪声中。高的增益和低的背景是微光像增强器工作的基本条件。

微光电视在低照度环境下,如无月的夜空,以被动方式摄像显示。这时被探测的光子数目很少,摄像管产生的信号极其微弱,所摄取的图像信号的信噪比大大下降,严重影响低照度下观察的分辨力。当信号减弱到一定程度时,甚至有可能完全被噪声淹没。光子噪声是对微光像增强器在弱光下给出的极限分辨力。上述因素造成了微光图像有很低的对比度、非常有限的灰度级、在高增益下有颗粒和闪烁噪声以及模糊现象。

由以上可知,红外图像的对比度差,动态范围大,但其只敏感于目标场景的辐射,而对场景的亮度变化不敏感。而微光图像的对比度差,灰度级有限,瞬间动态范围差,高增益时有闪烁,只敏感于目标场景的反射,与目标场景的热对比无关。二者均存在不足之处。因而,为了区分红外图像和微光图像中的目标,识别其轮廓,对这些图像进行边缘检测有着重要的意义。

1.2  图像边缘检测的发展现状及主要应用

1.3  论文的主要研究工作

     本论文主要研究红外图像与微光图像的边缘检测。但由于红外和微光图像与一般可见光的图像相比具有对比度差、噪声大等特点,检测过程也因此比较麻烦。本文主要做了以下工作:

(1)本文对图像边缘检测作了一个概要的说明,并说明了进行图像边缘检测的重要意义。

(2)系统的介绍了比较经典常用的图像边缘检测算子及其具体的实现原理。

(3)分析了红外图像与微光图像各自的特点以及总结各常用检测算子的适用场合。

(4) 讨论了阈值的选择以及图像预处理对边缘检测的影响。

(5)对上述的算法用Matlab 为工具进行仿真,并对其仿真结果进行分析,分析各种算法的特点。

基于Matlab的图像边缘检测算法研究(2):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_64904.html
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