基于Max_Median濾波的紅外圖像噪聲去除(共26頁)

1、摘要(zhiyo)隨著紅外成像技術(shù)的發(fā)展(fzhn)和成熟，紅外成像技術(shù)被廣泛應(yīng)用于很多領(lǐng)域，如：夜視成像、制導(dǎo)、跟蹤(gnzng)、醫(yī)療等方面。由于紅外探測器是一個(gè)多噪聲源，紅外熱像儀拍攝的紅外圖像往往具有噪聲。為了降低圖像噪聲對后續(xù)圖像處理如圖像分割、特征提取和目標(biāo)檢測等的影響，本文研究基于Max-Median濾波的紅外圖像噪聲去除算法，分析了最大中值和最大均值濾波器在保留圖像邊緣和結(jié)構(gòu)化背景方面的有效性。本文首先介紹了紅外成像系統(tǒng)的特點(diǎn)和紅外圖像去噪研究現(xiàn)狀，分析了紅外圖像的噪聲分布特性，圖像的噪聲模型及評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。接著，介紹了圖像去噪領(lǐng)域的傳統(tǒng)濾波算法及優(yōu)缺點(diǎn)，詳細(xì)分析了最大中值和最大均

2、值濾波的原理。最后，詳細(xì)介紹了在visual studio開發(fā)環(huán)境下，算法的軟件實(shí)現(xiàn)過程。展示了最大中值和最大均值濾波器的濾波效果，計(jì)算了圖像的峰值信噪比，并分析了兩種算法各自的濾波特性。關(guān)鍵詞：紅外圖像，濾波，Max-Median，Max-Mean，圖像邊緣AbstractWith the development of technology of infrared imaging, they are widely applied in many fields. Including , night vision imaging, guidance, tracking, medical and

3、so on. Due to infrared detectors are noise source , infrared image taken by thermal infrared imager tend to have noise. In order to reduce influence of image noise on subsequent image processing such as image segmentation, feature extraction, target detection and so on, infrared image de-noising alg

4、orithm on Max-Median filter is discussed in this paper. We also investigate the usefulness of Max-Median and Max-Mean filters in preserving the image edges and structural backgrounds.This paper firstly introduces the characteristics of infrared imaging system and research status of infrared image de

5、-noising. The noise distribution characteristic, image noise model and evaluation standards of infrared image are discussed. Secondly, traditional filtering algorithms including these advantages and dis-advantages are introduced. The theory of Max-Median and Max-Mean filters is particularly studied.

6、 Finally, software implementation of the algorithm in Microsoft Visual Studio 2008 environment is introduced. We show filtering effect of Max-Median and Max-Mean filters and the calculated peak signal to noise ratio of images. Filtering properties of two algorithms are respectively analyzed.Keywords

7、: infrared image, filtering, Max-Median, Max-Mean, image edgesABSTRACT基于(jy)Max-Median濾波(lb)的紅外圖像噪聲去除 第一章 緒論(xln) 1.1 本文研究背景 紅外技術(shù)是伴隨軍用需要而迅速發(fā)展起來的一門新興技術(shù)。它是一種無源探測技術(shù)。所有物體自身都能輻射紅外線，紅外設(shè)備可以無源方式工作，與雷達(dá)相比具有結(jié)構(gòu)簡單、體積小、重量輕、分辨率高、隱蔽性好、抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)；與可見光相比，有透過煙塵能力強(qiáng)，可晝夜工作等特點(diǎn)，在國防和國民經(jīng)濟(jì)中有廣闊的發(fā)展前景。特別是軍事領(lǐng)域，如；夜視成像、制導(dǎo)、搜索與跟蹤等方面。紅

8、外成像的典型工作方式是利用紅外探測器獲取視場空間的紅外圖像，接著把收到的按空間變化的紅外輻射由探測器轉(zhuǎn)換成電信號，經(jīng)放大，變換處理后送入視頻信號處理機(jī)，利用微處理器進(jìn)行圖像信息處理和目標(biāo)識別。其中，紅外圖像信號的檢測是一個(gè)重要的方面。然而，紅外波段的光子頻率較低，能量較弱，紅外系統(tǒng)成像質(zhì)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上可見光成像系統(tǒng)。尤其是非制冷紅外熱像儀拍攝獲得的紅外圖像往往具有噪聲。如何去除紅外圖像噪聲，減少噪聲的影響對后續(xù)目標(biāo)信號檢測起著至關(guān)重要的作用。 1.2 紅外圖像噪聲去除概述1800 年英國天文學(xué)家威赫謝耳（WHershel）在研究光譜熱效應(yīng)的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生熱效應(yīng)的最大的光波位置是在可見光譜的紅色光

9、以外，從而首先發(fā)現(xiàn)了太陽光譜中還包含著看不見的輻射能。當(dāng)時(shí)他稱這種輻射能為“不可見的光線”，后來人們稱它為紅外線。紅外線（Infrared）是波長介乎微波與可見光之間的電磁波，其波長在760納米（nm）至1毫米(ho m)（mm）之間，是波長比紅光長的非可見光。所有高于絕對零度（-273.15）的物質(zhì)都可以(ky)產(chǎn)生紅外輻射。 紅外成像系統(tǒng)(xtng)就是根據(jù)凡是高于一切絕對零度（-273.15）以上的物體都有輻射紅外線的基本原理，利用目標(biāo)和背景自身輻射紅外線的差異來發(fā)現(xiàn)和識別目標(biāo)的。紅外輻射與溫度密切相關(guān)，隨著溫度的不同，物體的輻射強(qiáng)度，輻射最大值對應(yīng)的波長也相應(yīng)不同。隨著輻射體溫度身高，

10、輻射強(qiáng)度迅速增大，輻射最大值對應(yīng)的波長向短波方向移動(dòng)。輻射強(qiáng)度還與發(fā)射率有關(guān)。紅外成像系統(tǒng)也叫熱成像系統(tǒng)。熱成像系統(tǒng)接受面輻射源發(fā)出的紅外輻射，并將其轉(zhuǎn)化為可見光圖像。其組成如圖 1.1： 圖1.1 熱像儀組成原理 熱成像系統(tǒng)所探測的是景物表面幅亮度的分布，而幅亮度又與輻射體溫度 T 及表面發(fā)射率有關(guān)。因此熱成像系統(tǒng)探測到的圖像是由于景物各點(diǎn)溫度T不同而得到的，目標(biāo)本身各部分之間以及目標(biāo)與背景之間，都會(huì)因?yàn)門值不同而使幅亮度值不同，熱成像系統(tǒng)正是根據(jù)目標(biāo)與背景的對比度來發(fā)現(xiàn)和識別目標(biāo)。景物經(jīng)過熱像儀的光學(xué)系統(tǒng)成像在系統(tǒng)的接收面上，熱像儀將所觀察到的整個(gè)景物空間按水平及垂直兩個(gè)方向分割成若干個(gè)小

11、的空間單元，接收系統(tǒng)依次掃描各空間單元，并將各空間單元的信號再組合而成為整個(gè)景物空間的圖像。所以探測器在某一瞬時(shí)實(shí)際上只接收一個(gè)景物空間單元的信息，掃描機(jī)構(gòu)是接收系統(tǒng)依次對景物空間進(jìn)行二維掃描，接收系統(tǒng)按照時(shí)間先后順序接收二維空間景物單元的信息。如“熱像儀組成原理圖”所示，掃描機(jī)構(gòu)控制探測器接收景物小空間單元的輻射，產(chǎn)生電信號，經(jīng)放大處理后傳送到顯示器，形成可見光圖像。 熱成像系統(tǒng)有幾個(gè)特點(diǎn)：1 熱成像系統(tǒng)所敏感的是景物各部分的溫差及發(fā)射率（及反射率）的差異，而不是單純的目標(biāo)輻射強(qiáng)度的強(qiáng)弱；2 熱成像系統(tǒng)要求在較寬的視場范圍內(nèi)成像，像質(zhì)足夠好，否則圖像模糊不清；3 探測器常采用多元器件以提高系

12、統(tǒng)性能，作多元并掃或者多元串掃；4 要對探測器輸出的信號進(jìn)行放大濾波處理，盡可能多的檢測出景物的固有信息；5，顯示器要與人眼視覺特性相適應(yīng)，且能方便的顯紅外技術(shù)和紅外系統(tǒng)的發(fā)展和應(yīng)用，始終是與紅外輻射探測器的發(fā)展密切聯(lián)系在一起的。紅外探測器是紅外系統(tǒng)中最關(guān)鍵的元件之一，他是一種把接受到的紅外輻射能轉(zhuǎn)變稱響應(yīng)電量的傳感器。紅外探測器種類繁多，有著多種不同的分類方法。例如；根據(jù)器件的工作溫度，可以分為致冷型探測器和非致冷型探測器；按照他測器工作的波段可以分為短波（13um）、中波（35um）和長波（814um）探測器；根據(jù)結(jié)構(gòu)和用途，可分為單元探測器、多元探測器和成像探測器；按照工作方式可分為光機(jī)

13、掃描和電子掃描等；根據(jù)探測器工作機(jī)理不同，它們有可分為熱探測器和光子探測器等。紅外探測器件通常是以探測器單元數(shù)目作為發(fā)展水平標(biāo)志。伴隨著材料和制造工藝的發(fā)展，紅外探測器件的發(fā)展大致經(jīng)歷了三個(gè)階段，即六十年代以前的單元器件，七十年代的線列多元器件和八十年代依賴的焦平面陣列器件。目前，大規(guī)模紅外焦平面陣列（Infrared Focal Plane Arrays,簡稱 IRFPA）是當(dāng)今最先進(jìn)的一類紅外探測器，也是當(dāng)今國內(nèi)外重點(diǎn)發(fā)展的紅外探測器。其兼具輻射敏感和信號處理功能，通過讀出電路(dinl)將所有探測器響應(yīng)信號轉(zhuǎn)換成后續(xù)信號處理模塊可直接處理有序圖像信號。紅外焦平面陣列與其他紅外探測器相比具

14、有以下明顯優(yōu)點(diǎn)：（1）將紅外探測器陣列高密度地集成在統(tǒng)一芯片上，從而可以大幅度地提高系統(tǒng)地空間分辨率和靈敏度；（2）實(shí)現(xiàn)了光機(jī)掃描向電子掃描的轉(zhuǎn)變，有效地減小了系統(tǒng)的體積、重量和功耗。提高了工作的可靠性；（3）系統(tǒng)的工作幀頻可以很高（幾百幀甚至千幀以上），減小了信息延遲，適應(yīng)了高速和超高速制導(dǎo)導(dǎo)彈等武器系統(tǒng)圖像信息獲取的需求。紅外焦平面陣列的出現(xiàn)不但可以研制出高靈敏度、高分辨率、大視場的紅外成像系統(tǒng)，而且能使成像系統(tǒng)的體積、重量和功耗都得以降低、這有效地促進(jìn)了紅外成像技術(shù)(jsh)地推廣和應(yīng)用，如今其應(yīng)用遍及了軍事（例如預(yù)警、制導(dǎo)、夜視及跟蹤等）、天文和空間技術(shù)、醫(yī)學(xué)、工業(yè)、日常生活等各個(gè)領(lǐng)域

15、，并發(fā)揮著日趨重要的作用。紅外焦平面技術(shù)已成為了當(dāng)代紅外光電子物理和技術(shù)學(xué)科的具有帶動(dòng)性的學(xué)科前沿，正主導(dǎo)著下一代紅外技術(shù)的發(fā)展，是當(dāng)今信息(xnx)科學(xué)技術(shù)中關(guān)鍵領(lǐng)域之一。紅外成像系統(tǒng)有幾個(gè)重要的組成單元，而每個(gè)組成單元中都含有噪聲源，探測器是系統(tǒng)噪聲的主要來源，是影響紅外系統(tǒng)圖像質(zhì)量的主要因素。它的強(qiáng)度一般情況下遠(yuǎn)大于其它環(huán)節(jié)產(chǎn)生的噪聲，而且也是做難以克服的。它包含兩個(gè)方面，一方面是探測器本身的噪聲，另一方面是掃描系統(tǒng)的掃描噪聲。探測器本身的噪聲是無法避免的，可以說紅外成像系統(tǒng)的發(fā)展可以說主要是受器件發(fā)展制約的。采用圖像處理的手段來去除紅外圖像噪聲是圖像處理必不可少的環(huán)節(jié)。噪聲去除好壞會(huì)直

16、接影響圖像分割、邊緣檢測、特征提取等后續(xù)處理的效果，因此對圖像中所含噪聲進(jìn)行濾除是一個(gè)重要的研究方向。人們根據(jù)實(shí)際圖像的特點(diǎn)、噪聲的頻譜分布的規(guī)律和統(tǒng)計(jì)特征，開發(fā)了多種多樣的去噪方法。1.3紅外圖像去噪研究現(xiàn)狀為了抑制紅外圖像的噪聲的影響，人們研究出了多種抑制噪聲、突出信號的增強(qiáng)方法，以抑制不同的噪聲，適應(yīng)不同的應(yīng)用場合。對于固定圖案噪聲（又稱非均勻性噪聲），人們研究出了基于參考輻射源和場景的方法來抑制噪聲。這類校正方法的思路是：利用參考輻射源給紅外焦平面陣列提供均勻輻照度，對每個(gè)探測器單元的相應(yīng)輸出進(jìn)行測量，由此計(jì)算得出個(gè)探測器單元的校正參數(shù)。當(dāng)紅外焦平面陣列接受實(shí)際目標(biāo)場景輻照度時(shí)，用各探

17、測器單元的相應(yīng)校正參數(shù)對齊進(jìn)行實(shí)時(shí)校正。這類算法的缺點(diǎn)是校正參數(shù)是固定的。然而，工作溫度和環(huán)境溫度的變化會(huì)引起探測器工作狀態(tài)的變化。如果采用原來的校正參數(shù)，就會(huì)使去噪效果變差，這要求校正參數(shù)能夠隨著器件工作狀態(tài)的變化而自適應(yīng)的變化。為了克服參考輻射源算法的不足，人們提出了基于(jy)場景的方法抑制固定圖案噪聲，如時(shí)域高通濾波法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法、常量統(tǒng)計(jì)法、卡爾曼濾波算法、維納濾波算法、場景(chng jng)匹配法等。這類算法的特點(diǎn)使校正參數(shù)的全部或者部分來自于場景的估計(jì)，而且校正參數(shù)能夠隨著場景的變化和器件工作狀態(tài)的變化而自適應(yīng)的變化，使固定圖案噪聲抑制效果在給定的準(zhǔn)則下達(dá)到最佳。為了抑

18、制紅外圖像中的隨機(jī)噪聲和提高紅外圖像的對比度，人們研究(ynji)出了各種方法對紅外圖像進(jìn)行去噪處理。這些增強(qiáng)方法往往具有針對性，增強(qiáng)的結(jié)果靠人的主觀感覺加以評價(jià)。圖像濾波總體上講包括空域?yàn)V波和頻域?yàn)V波。頻率濾波需要先進(jìn)行傅立葉變換至頻域處理，然后再反變換回空間域還原圖像。空域?yàn)V波是直接對圖像的數(shù)據(jù)做空間變換達(dá)到濾波的目的。它是一種鄰域運(yùn)算，即輸出圖像中任何像素的值都是通過采用一定的算法，根據(jù)輸入圖像中對用像素周圍一定鄰域內(nèi)像素的值得來的。如果輸出像素是輸入像素鄰域像素的線性組合則稱為線性濾波（例如最常見的均值濾波和高斯濾波），否則為非線性濾波（中值濾波、邊緣保持濾波等）。紅外圖像去噪增強(qiáng)所包

19、含的方法如圖 1.2 圖1.2 紅外增強(qiáng)算法分類1.4基于Max-Median圖像濾波本文研究的算法是基于Max-Median濾波。該算法是在圖像空間域進(jìn)行的局部運(yùn)算的圖像平滑處理。Max-Median濾波算法是基于中值濾波的改進(jìn)算法。中值濾波器是基于次序統(tǒng)計(jì)完成信號恢復(fù)的一種典型的非線性濾波器，其基本原理是把圖像或序列中心點(diǎn)位置的值用該域的中值替代，具有運(yùn)算簡單、速度快、除噪效果好等優(yōu)點(diǎn)，曾被認(rèn)為是非線性濾波的代表。然而，一方面中值濾波因不具有平均作用，在濾除諸如高斯噪聲時(shí)會(huì)嚴(yán)重?fù)p失信號的高頻信息，使圖像的邊緣等細(xì)節(jié)模糊；另一方面中值濾波的濾波效果常受到噪聲強(qiáng)度以及濾波窗口的大小和形狀等因素

20、的制約，為了使中值濾波器具有更好的細(xì)節(jié)保護(hù)特性及適應(yīng)性，人們提出了許多中值濾波器的改進(jìn)算法。在這篇論文中，我們研究了最大中值濾波和最大均值濾波。這兩種算法是基于中值濾波和均值濾波提出(t ch)的改進(jìn)算法。圖像是非穩(wěn)態(tài)二維過程(guchng)并且有附加的沖擊噪聲，圖像濾波是困難的。而我們的視覺感知是基于邊緣信息，噪聲去除過程必須(bx)保留邊緣。為了保留有助于檢測小目標(biāo)的圖像云邊緣和結(jié)構(gòu)化背景，我們提出了中值濾波和均值濾波的改進(jìn)算法。最大中值濾波是在圖像濾波模板中選取四個(gè)方向的一維灰度值序列，分別計(jì)算各個(gè)序列的中值。將各序列中值的最大值作為該濾波模板下像素點(diǎn)的灰度值。最大中值濾波是將一維的中值

21、濾波擴(kuò)展至多維運(yùn)算的濾波。最大均值濾波也是從均值濾波改進(jìn)而來的，和最大中值濾波的算法類似，只是用均值替代中值。在這篇論文中，我們研究了在保留能幫助檢測小目標(biāo)的云邊緣和結(jié)構(gòu)背景下最大均值和最大中值濾波的效果。結(jié)果在第四章展示出來。 1.5 本文的內(nèi)容安排本文的第二章系統(tǒng)地分析了紅外圖像的噪聲來源，噪聲的統(tǒng)計(jì)特征、頻譜分布的規(guī)律。第三章分析了Max-Median濾波和Max-Mean濾波算法的基本原理。第四章給出了詳細(xì)的軟件實(shí)現(xiàn)過程和圖像處理的效果，并對濾波效果進(jìn)行了主觀和客觀的評價(jià)。第五章是全文的總結(jié)。第二章 紅外圖像(t xin)噪聲分析噪聲從廣義上講，是不需要的信號成份，也就是(jish)不

22、希望得到的信號成份。它是一種隨機(jī)信號，對需要獲取的信號構(gòu)成了干擾。紅外成像系統(tǒng)的成像質(zhì)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上可見光成像系統(tǒng)的成像質(zhì)量有兩個(gè)主要原因，一個(gè)是紅外成像系統(tǒng)的分辨率較低，另一個(gè)就是紅外成像系統(tǒng)的噪聲要遠(yuǎn)大于可見光成像系統(tǒng)。由于惡劣的外界環(huán)境(hunjng)條件和探測器本身固有特性，與可見光圖像相比，紅外圖像普遍存在目標(biāo)與背景對比度較差、邊緣模糊、噪聲較大等缺點(diǎn)。2.1紅外圖像噪聲的來源目前，紅外圖像的獲取大部分依靠紅外焦平面陣列。因此，分析紅外圖像的噪聲之前，先分析一下紅外焦平面成像系統(tǒng)的噪聲源。 紅外焦平面陣列輸出的噪聲一般有兩種形式：瞬態(tài)噪聲和固有空間噪聲。在早期的技術(shù)文獻(xiàn)中，紅外焦平面陣

23、列上的噪聲常常被認(rèn)為來源于典型噪聲機(jī)理，包括探測器熱噪聲、散粒噪聲、讀出噪聲、和作為瞬態(tài)噪聲項(xiàng)的 1/f 噪聲等。下面，我們結(jié)合圖 2.1分析焦平面陣列成像系統(tǒng)中的噪聲及噪聲源。圖 2.1 紅外成像系統(tǒng)的組成 目標(biāo)和背景自身的輻射經(jīng)過大氣傳輸、衰減到達(dá)光學(xué)系統(tǒng)。同時(shí)，他們也反射太陽等其他物體的輻射，這些輻射也會(huì)經(jīng)過光學(xué)系統(tǒng)，到達(dá)探測器，我們稱這些輻射產(chǎn)生的噪聲為空間噪聲。另外，到達(dá)探測器的輻射產(chǎn)生光電信號的同時(shí)，也會(huì)產(chǎn)生背景噪聲。下面我們詳細(xì)介紹一下紅外焦平面陣列器所產(chǎn)生的噪聲。 焦平面陣列由面探測器和它的讀出電路兩部分構(gòu)成。這兩個(gè)部分都是噪聲源，而且器噪聲差特別大，下面具體分析。 2.2紅外

24、系統(tǒng)(xtng)噪聲紅外焦平面陣列探測器是一個(gè)多噪聲源，其主要(zhyo)噪聲有：（1）熱噪聲熱噪聲是由載流子的無規(guī)則熱運(yùn)動(dòng)而引起(ynq)的噪聲，也稱為約翰遜噪聲。它是一種廣泛存在的噪聲，因?yàn)槿魏斡须娮璧牟牧?，只要起溫度高于絕對零度都會(huì)產(chǎn)生熱噪聲。在文獻(xiàn)1中推導(dǎo)知，約翰遜噪聲電流滿足如下的分布： （2-1）其中：P(i)為探測器電流的概率分布。i為探測器電流。為約翰遜噪聲電流的均方值。從圖 2.2 可以看到 約翰遜噪聲電流的概率分布非常近似于高斯分布。圖2.2 約翰遜噪聲電流的概率分布（2）散粒噪聲散粒噪聲最初是從真空二極管內(nèi)發(fā)現(xiàn)的，它是由從陰極到達(dá)陽極的電子的速率無規(guī)則起伏引起的。散粒噪聲

25、是由于光電子的離散性所帶來的 。散粒噪聲發(fā)生在光電探測器（photovoltaic）中。在半導(dǎo)體 PN 結(jié)中，穿過耗盡區(qū)的載流子數(shù)也由類似的現(xiàn)象。散粒噪聲的均方電流值可以表示為： （2-2）從上式可見，散粒噪聲也與頻率無關(guān)(wgun)，因而也是白噪聲，在光伏探測器中，散粒噪聲式主要的噪聲源。(3) 產(chǎn)生(chnshng)-復(fù)合(fh)噪聲 產(chǎn)生-復(fù)合噪聲存在于光導(dǎo)型探測器中。光導(dǎo)型探測器的基本原理是當(dāng)入射光子的達(dá)到一定能量時(shí)，會(huì)引起電荷載流子從一個(gè)能量級躍遷到另一個(gè)能量級。結(jié)果，所造成的電子空穴就改變了材料的電導(dǎo)率。 探測器的電導(dǎo)率是與電荷載流子的空間密度成比例的，因此空穴和電子數(shù)量的波動(dòng)會(huì)導(dǎo)

26、致電導(dǎo)率的波動(dòng)。在恒定電壓的條件下就可以引起探測器輸出電流的波動(dòng)，這樣就帶來了產(chǎn)生-復(fù)合噪聲。 (4) 光子噪聲 在探測器中入射光子的強(qiáng)度可能是波動(dòng)的，這樣就帶來了光子噪聲，由光子噪聲所引起的電流波動(dòng)將會(huì)在的探測器的輸出中發(fā)現(xiàn)。探測器中由光子和材料之間相互作用的不確定性,以及光子能量的波動(dòng)性都將引起噪聲。 光子噪聲的特性是近似與散粒噪聲和產(chǎn)生-復(fù)合噪聲相同的。（5） 1/f 噪聲在低頻時(shí)，存在一種噪聲，噪聲功率譜與頻率近似的成反比關(guān)系，因而被稱為 1/f噪聲。有關(guān) 1/f噪聲，早期的 Mcwhortor 變面態(tài)理論將其歸因于載流子濃度的變化，而量子理論認(rèn)為遷移率的變化導(dǎo)致了 1/f噪聲。80

27、年代 Radford 和 Chung 等人的實(shí)驗(yàn)證明，1/f 噪聲和產(chǎn)生-復(fù)合噪聲都來自表面勢壘層。HgCdTe 紅外探測器的這一噪聲只表現(xiàn)在低頻部分，當(dāng)頻率高于一定頻率 f0（轉(zhuǎn)折頻率 ）時(shí)，與其它噪聲相比可忽略不計(jì)。 1/f 噪聲的功率譜可表示為 N32=q2/12 （2-3）中 I 為流過器件的電流，f 為頻率，和是特定器件的特性常熟，大多數(shù)情況下，接近 2，約為 0.81.5。由上式可知，在帶寬 f 內(nèi)的噪聲電流均方值為 （2-4）式中，C 為比例系數(shù)，它與探測工藝、電極接觸情況、半導(dǎo)體表面狀況及器件尺寸等因素有關(guān)。 (6)固定圖像噪聲 在一均勻輻射照射下，紅外焦平面陣列的各探測單元響

28、應(yīng)輸出不一致性，稱之為固定圖案噪聲。這種接收信號的非均勻性對圖像產(chǎn)生強(qiáng)烈的干擾，這種非均勻性在線性陣列型器件中表現(xiàn)為垂直掃描方向的條帶，而在凝視陳列中的空間噪聲將表現(xiàn)為固定的圖案。由此可見紅外焦平面陣列的非均勻性大大的降低了紅外成像系統(tǒng)的溫度分辨率和成像質(zhì)量，以致成為了制約紅外焦平面器件應(yīng)用的主要因素之一，所以必須對其進(jìn)行相應(yīng)的校正處理。這種噪聲一般在非均勻性校正的時(shí)候會(huì)有效的去除。另外，在紅外熱成像系統(tǒng)中，其他單元也有部分噪聲(zoshng)產(chǎn)生：（1）前置(qin zh)放大器 在紅外焦平面陳列中，前置放大器的噪聲對電路系統(tǒng)的品質(zhì)因素影響(yngxing)最大，因此通常選擇低噪聲放大器。其

29、主要是白噪聲和 1/f 噪聲。 （2）模數(shù)轉(zhuǎn)換單元 模數(shù)轉(zhuǎn)換單元的噪聲源主要有基準(zhǔn)電壓飄移和量化誤差。由于基準(zhǔn)電壓的飄移一般比較小，且其頻譜集中在低頻端，因此，其對熱成像系統(tǒng)各幅圖像內(nèi)的空間噪聲貢獻(xiàn)可以忽略。A/D 轉(zhuǎn)換的量化噪聲為N32： N32=q2/12 （2-5）式中 q 為量化間隔（最小量化單位對應(yīng)的電壓值）。 （3）信號處理單元 信號處理單元的噪聲主要是電路元器件的熱噪聲和干擾噪聲，他們都是白噪聲。 上面分析了紅外焦平面陣列成像系統(tǒng)中存在的各種噪聲，其中，紅外焦平面陣列的噪聲是系統(tǒng)的主要噪聲，其他噪聲相對較小，可以忽略。而紅外焦平面陣列的主要噪聲為固定圖案噪聲和白噪聲，即紅外熱成像

30、系統(tǒng)的主要噪聲為固定圖案噪聲和白噪聲。除了紅外焦平面陣列和紅外熱成像系統(tǒng)的內(nèi)部產(chǎn)生的噪聲，在紅外圖像中，外部環(huán)境的影響也是一個(gè)重要的噪聲源。 總之，紅外圖像的噪聲是集外部噪聲與內(nèi)部噪聲于一體的綜合噪聲源，他們的綜合作用使得紅外圖像有著對比度差、整體成像模糊、邊緣不清等缺點(diǎn)。對紅外圖像的質(zhì)量有著重要的影響。因此對于紅外圖像噪聲的有效處理就顯得非常重要。2.3 圖像噪聲模型如果從數(shù)學(xué)角度來看，將圖像信息看成一個(gè)空間函數(shù)f(x,y)，圖像噪聲就是使這個(gè)函數(shù)所表達(dá)的信息衰減的因素，即在噪聲的影響下，圖像衰減為x,y。按噪聲對信號的影響可分為加性噪聲模型和乘型噪聲模型兩大類。設(shè)f(i,j)為未被污染的真

31、實(shí)信號, n1(x,y)為噪聲，觀察到的信號為x,y。 (1) 加性噪聲 x,y=fx,y+n1(x,y) (2-6)含噪信號是由噪聲和真實(shí)信號疊加的結(jié)果，特點(diǎn)是噪聲 n (i , j )與信號x (i ,j )無關(guān)，不論輸入信號的大小，其輸出總是與噪聲相疊加。(2) 乘性噪聲 x,y=（1+n2x,y)f(x,y) （2-7） 乘性噪聲(zoshng)其輸出(shch)是兩部分的疊加，第二個(gè)噪聲(zoshng)項(xiàng)受信號f(x,y)的影響，f(x,y)越大，噪聲項(xiàng)越大。乘性噪聲模型的分析計(jì)算比較復(fù)雜，通常信號變化很小時(shí)，第二項(xiàng)近似不變，此時(shí)可用加性噪聲模型來處理。在一般的圖像去噪處理中，假定噪

32、聲加性模型來簡化問題，該模型是很容易用計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬的。所以在很長一段時(shí)間里，圖像處理技術(shù)的研究學(xué)者認(rèn)為去噪是很簡單的。但事實(shí)上，從細(xì)小的圖像細(xì)節(jié)中分離出噪聲是相當(dāng)困難的。尤其是乘性噪聲，是很難去除的。2.4圖像噪聲分類從統(tǒng)計(jì)學(xué)的觀點(diǎn)來看，凡是統(tǒng)計(jì)特征不隨時(shí)間變化的噪聲稱為平穩(wěn)噪聲，而統(tǒng)計(jì)特征隨時(shí)間變化的噪聲稱為非平穩(wěn)噪聲。噪聲作為隨機(jī)變量，一般用概率密度函數(shù)來描述噪聲的統(tǒng)計(jì)特性。下面介紹幾種在圖像處理中經(jīng)常使用的噪聲模型。（1）椒鹽噪聲噪聲出現(xiàn)在圖像中的位置是隨機(jī)的，噪聲幅值基本相同，稱之為椒鹽噪聲。（2）高斯噪聲高斯噪聲是最常見的噪聲模型。高斯噪聲在圖像的每一點(diǎn)都有噪聲，噪聲的幅度成正態(tài)分

33、布，幅度是隨機(jī)的；高斯噪聲的概率密度函數(shù)服從高斯分布，設(shè)隨機(jī)變量 z 滿足高斯分布，則其概率密度函數(shù)為：pz=12e-(z-)222 （2-8）其中， 表示均值，表示標(biāo)準(zhǔn)差。雖然理論上噪聲z取值范圍無限制，但在工程上可以把噪聲的范圍理解為-3,u+3 。（3）瑞利噪聲 瑞利噪聲和高斯噪聲類似，在圖像的每一點(diǎn)都有噪聲，噪聲的幅度服從瑞利分布。瑞利噪聲的概率密度函數(shù)為：pz=2bz-ae-z-a2b,za0, z0。對于一個(gè)正的尖峰，y=bmk+m(N-k) （3-14）其中，N表示像素點(diǎn)總數(shù)，k是尖峰的數(shù)量，N-k是與背景一致的像素點(diǎn)數(shù)。因此，產(chǎn)生尖峰的幾率是kN，背景像素點(diǎn)數(shù)是N-kN。y的預(yù)

34、期值由下式給出：Ey=bmkN+m(N-k)N （3-15）根據(jù)等式5我們可以得出 bmkN+m(N-k)Nam Nk(b-1)(a-1) （3-16）從以上的表達(dá)式中可以看出，為了成功抑制尖峰，N的值必須是最大的。當(dāng)N趨于0時(shí)，最大均值濾波的尖峰抑制性能接近中值濾波。2.2.2 關(guān)于邊緣信息N的影響反均值濾波輸出由下式定義給出：zm,n=xm,n-1N2m=-NNn=-NNxm,n （3-17）其中(qzhng)x是輸入(shr)圖像，N=N-12。讓xm,n=b+h代表(dibio)一個(gè)邊，xm,n=b是背景像素點(diǎn)數(shù)，邊緣像素點(diǎn)總數(shù)是k.因此，zm,n=xm,n-b+hkN2 （3-18）

35、從以上等式可以看出，k=0表示一個(gè)均勻區(qū)域，輸出變?yōu)?zm,n=b-b+h*0N2=0k=1表示在N2樣本中的一個(gè)尖峰，輸出變?yōu)?zm,n=h(1-1N2) 只有N是最大時(shí)，尖峰被保留。讓k=N表示四個(gè)方向中一個(gè)邊的存在。輸出由下式給出： zm,n=h1-1N0 （3-19）因此，算術(shù)均值濾波不能有效地保留邊緣信息。替代地是如果最大均值濾波（在四個(gè)方向上應(yīng)用一維算數(shù)濾波）能夠在保留邊緣的同時(shí)濾除噪聲。反最大均值濾波輸出有下式給出：zm,n=xm,n-maxx1,x2,x3,x4xl,l=1,2,3,4是在四個(gè)方向的一個(gè)方向上的算數(shù)均值。沿著水平方向的一個(gè)邊例如x1=b+hkN，x2=b+hN，

36、x3=b+hN，x4=b+hN邊緣像素點(diǎn)數(shù)是N，然后反最大均值濾波輸出變?yōu)?zm,n=b+h-b+hNN=0 （3-20）因此，我們可以看出最大均值濾波與均值濾波相比，更加有效地保留了邊緣信息。如果N的值足夠大，那么它的尖峰抑制性能接近中值濾波。最大均值濾波的性能是優(yōu)于均值濾波的。這篇文章，我們研究了最大中值濾波和最大均值濾波的邊緣保留和尖峰抑制能力。這些特點(diǎn)能夠用在結(jié)構(gòu)化背景和非穩(wěn)態(tài)雜波情況下紅外圖像的濾波處理。這些濾波被用于抑制孤立點(diǎn)和保留由緩慢移動(dòng)云層形成的邊緣信息。第四章 算法實(shí)現(xiàn)過程與仿真結(jié)果分析 4.1 基于IMG紅外圖像數(shù)據(jù)的讀取紅外熱像儀是接收(jishu)被測目標(biāo)的紅外輻射信

37、號或輻射能,將其轉(zhuǎn)換成紅外熱像圖的裝置(zhungzh)。紅外熱像儀常見的圖像格式為IMG,其編碼規(guī)則有別于通常(tngchng)意義下的IMG圖像。本文處理的是IMG格式的紅外熱像圖，其中紅外熱像儀采用320240點(diǎn)像素焦平面陣列探測器,溫度靈敏度優(yōu)于0. 1。該儀器在成像時(shí),其光學(xué)成像電采樣系統(tǒng)是從左到右、由上至下對景物依次進(jìn)行掃描探測,將景物分解成一個(gè)個(gè)像元,并將被測目標(biāo)的熱像性質(zhì)、程度和位置的像元依次攝入,經(jīng)由紅外探測器進(jìn)行輻射能轉(zhuǎn)換,產(chǎn)生與目標(biāo)變化相對應(yīng)的信號電流,最后進(jìn)行數(shù)字化顯示,顯示方式采用彩色或黑白顯示。由于紅外輻射是看不見的熱線,所以彩色顯示并非真實(shí)地反映被攝物的自然色彩,

38、而是熱像圖中同一個(gè)信號電平的模擬,這里的彩色顯示實(shí)際是采用等密度分層的“偽彩色”處理。 紅外熱像圖的圖片格式通常是由經(jīng)營紅外熱像儀的廠家為儀器專門制定的文件格式。 必須借助隨機(jī)附帶的圖像處理軟件才能被計(jì)算機(jī)查看和處理。 本文處理的IMG格式的紅外熱像圖首先借助高德紅外圖像分析系統(tǒng)軟件查看。圖像顯示的效果如圖4.1所示： 圖4.1 紅外熱像圖“偽彩色”顯示圖正如上面分析所言，該圖像不是真實(shí)地反應(yīng)被攝物的自然色彩，而是熱像圖中同一個(gè)信號電平的模擬。通過紅外熱像儀附帶的紅外系統(tǒng)分析軟件可以讀取IMG紅外圖像每個(gè)像素點(diǎn)的溫度值。該溫度數(shù)值是精確的浮點(diǎn)數(shù)，在后續(xù)的運(yùn)算中也能盡可能地降低數(shù)據(jù)的損失。讀取的

39、紅外圖像各像素點(diǎn)的溫度值以unicode編碼方式保存成txt文本文件。 4.2 基于Max-Median濾波的程序?qū)崿F(xiàn)過程 基于Max-Median濾波的模塊編程流程大致如圖4.2所示 ：這次的軟件開發(fā)環(huán)境是visual studio 2008，創(chuàng)建了C#窗體應(yīng)用程序的工程。窗體應(yīng)用程序擁有方便與用戶交互的可視界面。窗體應(yīng)用程序的界面可以直接顯示出圖像，方便圖像的對比和觀察。程序的窗體界面如圖4.3所示： 圖4.2 編程任務(wù)(rn wu)流程圖 圖4.3 程序界面整個(gè)算法的編程模塊大致分為以下(yxi)幾個(gè)模塊：（1）讀取txt文本文件中存儲(chǔ)(cn ch)的圖像各像素點(diǎn)的溫度數(shù)值并用數(shù)組存儲(chǔ)。

40、Txt文件的數(shù)據(jù)是以unicode編碼方式編碼的。這里用了streamreader類來讀取文件，ReadLine方法（與C+中的函數(shù)意義相同）每次讀取txt文件一行的字符串。用split方法將一行字符串分裂為一個(gè)個(gè)字符串。調(diào)用Convert類ToSingle方法就可以將每個(gè)字符串轉(zhuǎn)化為float型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到一維數(shù)組中。這樣就得到了圖像濾波可以處理的數(shù)據(jù)了。（2）將各像素點(diǎn)的溫度(wnd)數(shù)據(jù)量化到0255。因?yàn)榈玫降氖羌t外圖像各像素點(diǎn)的溫度數(shù)據(jù)(shj)。讀取的溫度值大概在19.035.0。這些數(shù)據(jù)的差異(chy)小，無法直接作為圖像灰度數(shù)據(jù)顯示成圖像（直接顯示圖片接近全黑）。將數(shù)據(jù)量化的公

41、式是Qx,y=mindata-f(x,y)mindata-maxdata255 （4-1）其中f(x,y)是各像素點(diǎn)的溫度數(shù)據(jù)，maxdata和mindata是遍歷整個(gè)像素點(diǎn)的溫度值中的最大值和最小值。Q(x,y)是量化后各像素點(diǎn)的灰度數(shù)值。通過將圖像數(shù)據(jù)量化到0255，放大了像素點(diǎn)數(shù)據(jù)的差異。（3）編寫數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)圖像模塊函數(shù)。我們將步驟（2）量化后像素點(diǎn)數(shù)據(jù)作為圖像灰度數(shù)據(jù)，顯示出灰度圖。如圖4-3所示。 圖4.3 紅外圖像像素點(diǎn)溫度值量化后顯示出的灰度圖（4）編寫Max-Median濾波算法模塊。Max-Median濾波的濾波模板大小是5*5，在編寫代碼時(shí)，要選取鑲嵌在濾波模板中四個(gè)方向上像素

42、點(diǎn)值序列，其各像素點(diǎn)位置坐標(biāo)的變換很容易出錯(cuò)，需要特別注意。按照第三章的Max-Median濾波原理編寫代碼，并將整個(gè)Max-Median算法封裝成類。調(diào)用Max-Median類處理步驟（2）數(shù)組存儲(chǔ)的圖像灰度值。并將濾波后的數(shù)據(jù)顯示成圖像如圖4.4所示。 圖4.4 Max-Median濾波后的圖像（5）編寫Max-Mean濾波算法模塊。Max-Mean濾波算法與Max-Median濾波相似。按照Max-Mean的算法原理編寫程序，并將整個(gè)Max-Mean算法封裝成類，調(diào)用Max-Mean類處理步驟（2）得到的圖像灰度值數(shù)據(jù)。將濾波后的數(shù)據(jù)顯示成圖像如圖4.5所示。 圖4.5 Max-Mean

43、濾波(lb)后的圖像4.3 濾波效果(xiogu)分析為了(wi le)更好的評估Max-Median和Max-Mean濾波器的濾波效果，我們選用了圖像處理中的一張標(biāo)準(zhǔn)圖lena原圖，用Matlab給lena原圖加入高斯噪聲，分析濾波效果。濾波效果如下圖4.6圖4.7所示： 圖4.6（a）Lena原圖 圖4.6（b）方差0.005高斯噪聲圖 圖4.6（c）最大中值濾波(lb)后圖像 圖4.6（d）最大均值濾波(lb)圖像圖4.7（a）方差(fn ch)0.02的高斯噪聲圖 圖4.7（b） 最大中值濾圖 4.7（c） 最大均值濾波后圖像（1）主觀(zhgun)評價(jià) 從上圖的顯示(xinsh)中，

44、我們(w men)可以看到最大中值濾波和最大均值濾波在去除噪聲時(shí)都很好的保留圖像的邊緣信息。圖像中帽子的輪廓和結(jié)構(gòu)化背景都被清晰的保留下來。（2）客觀評價(jià) 我們計(jì)算了濾波后圖像的峰值信噪比。我們給lena原圖加不同方差的高斯噪聲，并計(jì)算了各噪聲圖濾波后的峰值信噪比。具體數(shù)據(jù)見表4-1. 表4-1 高斯噪聲圖去噪后峰值信噪比PSNR 高斯參數(shù)濾波器(0,0.005)(0,0.01)(0,0.02)(0,0.05)Max-Median24.588423.095720.286417.2677Max-Mean24.058222.960920.317017.4930（3）最大中值濾波器與最大均值濾波器性能的比較最大中值和最大均值濾波器分別是基于中值濾波和均值濾波提出的改進(jìn)算法。針對噪聲特性