1．3  本课题的主要研究工作论文网

本课题在大量收集资料和阅读文献的基础上，了解红外技术在发展和运用中的一些基本情况，分析红外图像的主要特点，结合空域和频率特性，研究针对红外图像特点的增强算法，并进行仿真分析。主要研究工作如下：

（1） 研究红外成像技术的机理，分析红外图像的特点。

（2） 研究数字图像处理中的增强处理方法（空间域和频率域）优缺点，如，空域图像增强方法中的直方图均衡、灰度变换、滤波技术、图像减法处理和平均处理等技术。

（3） 研究分析图像增强的方法，提出一种新的红外图像增强算法。

（4） 编写该算法，运行程序并调试。

（5） 用 MATLAB 进行仿真实验，并分析结果，证明该方法的可行性。

2  红外图像的背景和噪声分析

2．1  红外图像的数学模型

红外图像是由红外探测器获取景物的红外辐射的空间分布，途中经过大气传输、光学系统、光电转换和电子处理等环节而获得[6]。一般情况，红外图像主要包括三个部分：背景、目标、干扰噪声。因此，一幅红外图像的灰度值 A 可用以下数学公式表示：

               A = AB+ AT+ AN                                   (2-1) 

其中 A 是图像像素点的灰度值；AB为图像背景点的灰度值，红外图像的背景一般是天空、海平面等，它们有很强的空间相关性，并且占据着图像空间的低频部分；AT为图像目标点的灰度值；AN为图像中的噪声点的灰度值，红外图像的噪声一般由两大部分组成，一部分只与天空等背景的红外辐射强度有关，另一部分与红外成像系统内的一系列参数有关，这些噪声主要是高斯噪声和非平稳电流噪声，在空间域表现为像小目标类似的高频特性。

2．2  红外图像的背景分析

由于红外成像系统应用的环境不同，红外图像的背景大致可分为均匀背景（天空和海面）、起伏背景、和强起伏背景[7]。均匀背景图像的背景点灰度值变化平缓，起伏和强起伏背景则在灰度值变化上都有着较大的差异。

对于像天空和海面这样的背景，它们在图像分布上呈现大范围连续分布状态，因此这种背景的图像的点与点之间有着很强的相关性，并且大部分占据着图像空间的低频部分，另外背景中也包含了极少的空间频率域中的高频分量，这些分布在背景同质区的边缘。

因此，对于图像中背景来说，它一般具有如下特性：

1）背景灰度值在空间分布上有很强的相关性；

2）绝大部分分布在红外图像中的低频部分。

2．3  红外图像的噪声分析

红外图像的信噪比往往要比可见光图像低，不论成像系统外的环境还是成像系统内的物理参量都会给红外图像带来干扰，因此存在红外图像中的噪声非常复杂。比如红外图像中有随机闪烁的散粒噪声和固定图案噪声，散粒噪声主要由红外背景辐射的光子起伏、红外探测器光电转换噪声和信号处理的附加噪声引起，而固定图案噪声主要由红外探测器本身相应率的不均匀、成像缺陷和杂波干扰所产生。由于噪声来源多样，这些造成红外图像噪声的不可预测性。

按噪声对图像的影响可以分两大类，一类是加性噪声，另一类是乘性噪声。假设 f(x,y)为理想的红外图像，c(x,y)为实际输出图像，n(x,y)为噪声。对于加性噪声模型有如下的数学公式表示：

c(x,y)＝f(x,y)+n(x,y)                            (2-2)文献综述