紅外圖像預(yù)處理算法研究的中期報(bào)告

紅外圖像預(yù)處理算法研究的中期報(bào)告中期報(bào)告：紅外圖像預(yù)處理算法研究一、研究背景及意義隨著紅外成像技術(shù)的逐漸普及，對(duì)于紅外圖像的預(yù)處理算法的需求也越來越高。對(duì)于紅外圖像來說，預(yù)處理能夠起到很重要的作用，可以提高圖像質(zhì)量、減少噪點(diǎn)、增強(qiáng)圖像特征等等。因此，本次研究旨在對(duì)紅外圖像預(yù)處理算法進(jìn)行深入研究，以提高紅外圖像的質(zhì)量和可讀性。二、研究內(nèi)容及進(jìn)度情況1.紅外圖像預(yù)處理算法分類首先，我們對(duì)紅外圖像預(yù)處理算法進(jìn)行了分類。根據(jù)不同的處理方法，可以將紅外圖像預(yù)處理算法分為以下幾類：（1）降噪算法：主要用于去除圖像中的噪點(diǎn)。（2）增強(qiáng)算法：主要用于增強(qiáng)圖像的對(duì)比度、銳度等特征。（3）分割算法：主要用于將圖像中的目標(biāo)和背景分離出來。（4）去模糊算法：主要用于去除圖像中的模糊。2.紅外圖像預(yù)處理算法研究進(jìn)展根據(jù)以上分類，我們對(duì)紅外圖像預(yù)處理算法的研究進(jìn)展進(jìn)行了梳理。具體情況如下：（1）降噪算法：常見的降噪算法有小波降噪、中值濾波、高斯濾波等。近年來，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的降噪算法也得到了廣泛的研究。（2）增強(qiáng)算法：常見的增強(qiáng)算法有直方圖均衡化、CLAHE算法、自適應(yīng)直方圖均衡化等。此外，還可以利用Retinex算法、對(duì)數(shù)極化處理等方法來進(jìn)行增強(qiáng)。（3）分割算法：常見的分割算法有閾值分割、區(qū)域生長算法、FCM聚類算法等。近年來，基于深度學(xué)習(xí)的分割算法也得到了廣泛的研究。（4）去模糊算法：常見的去模糊算法有維納濾波、盲去模糊算法、基于非負(fù)矩陣分解的模糊去除算法等。3.研究計(jì)劃根據(jù)以上進(jìn)展情況，我們計(jì)劃在下一階段針對(duì)紅外圖像降噪算法和增強(qiáng)算法進(jìn)行深入研究。具體的研究內(nèi)容和計(jì)劃如下：（1）降噪算法：本階段主要關(guān)注基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的降噪算法，計(jì)劃研究并實(shí)現(xiàn)基于CNN、GAN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的降噪算法，并通過實(shí)驗(yàn)得出實(shí)驗(yàn)效果。（2）增強(qiáng)算法：針對(duì)紅外圖像增強(qiáng)算法，本階段計(jì)劃研究并實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)算法、Retinex算法、對(duì)數(shù)極化處理算法等，同樣通過實(shí)驗(yàn)對(duì)算法進(jìn)行評(píng)估。4.進(jìn)度情況當(dāng)前，我們已經(jīng)完成了文獻(xiàn)綜述和初步實(shí)驗(yàn)。文獻(xiàn)綜述階段我們對(duì)紅外圖像預(yù)處理算法分類和研究進(jìn)展進(jìn)行了梳理，收集了大量相關(guān)論文和資料。在初步實(shí)驗(yàn)階段，我們利用MATLAB工具箱對(duì)Retinex算法、對(duì)數(shù)極化處理算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，并對(duì)算法進(jìn)行了測(cè)試和評(píng)估。初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這些算法可以有效地提高紅外圖像的質(zhì)量和可讀性。三、參考文獻(xiàn)[1]QuanL,WangZ,ZhangP,etal.InfraredimageenhancementbasedonadaptiveWienerfilterandhistogrammodification[J].InfraredPhysics&Technology,2017,86:1-8.[2]LiY,ChenL,ZhangZ,etal.InfraredimageenhancementusingtheRetinextheorywithoptimizedparameters[J].InfraredPhysics&Technology,2016,79:57-64.[3]劉加平,王建冬,劉樹林.基于對(duì)數(shù)極化的紅外圖像增強(qiáng)算法研究[J].紅外與激光工程,2017,02:020013.[4]RenFX,WuQ,LvXY.InfraredImageEnhancementAlgorithmBasedontheLogarithmicPolarizationTransfo