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  • 数字图像,红外图像处理,matlab实现
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    2021-05-08 01:14:15

    1数字图像,红外图像处理,高温定标点校正程序

    %读取高温定标点二进制数据,将数据信息存储到pic2矩阵里

    clc;clear;

    a1=fopen('handdat_34.dat','rb','b'); %打开二进制数据信息

    pic1=fread(a1,[200 200]); %将二进制数据信息读出到200*200的多维数组里面

    a2=fopen('hidat_62.dat','rb','b');

    pic2=fread(a2,[200 200]);

    a3=fopen('low31dat_62.dat','rb','b');

    pic3=fread(a3,[200 200]);

    b=mean2(pic2); %求pic2的平均值将结果返回给b

    A=b*ones(200);

    K=A./pic2; %计算校正因子200*200矩阵数组K

    pic2_K_hi=K.*pic2; %高稳定点校正高温图片

    pic3_K_hi=K.*pic3; %高稳定点校正低温图片

    pic1_K_hand_hi=K.*pic1; %高稳定点校正目标成像图片

    figure(1);

    subplot(131) ,imshow(uint8(pic2_K_hi),[ ]), title('高温定点校正高温图片'); ;

    subplot(132) ,imshow(uint8(pic3_K_hi),[ ]),title('高温定点校正低温图片'); subplot(133) ,imshow(uint8(pic1_K_hand_hi),[ ]),title('高温定点校正目标成像图片');

    figure(2);

    subplot(131) ,mesh(1:200,1:200,roundn(pic2_K_hi,-3)),title('高温定点校正高温三维图');

    subplot(132) ,mesh(1:200,1:200,pic3_K_hi),title('高温定点校正低温三维图'); subplot(133) ,mesh(1:200,1:200,pic1_K_hand_hi),title('高温定点校正目标成像三维图');

    colormap gray; % 选为灰度

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    基于C语言的红外图像处理程序设计.doc35页

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    武汉工业学院

    毕 业 设 计

    设计题目:基于C语言的红外图像处理程序设计

    姓 名: 何 丙 昌

    学 号: 081203225

    学 院: 电气与电子工程学院

    专 业: 电子信息科学与技术

    指导教师: 陈 西 曲

    2012年4月20日

    目 录

    摘要1

    Abstract2

    1绪论…………………………………………………………………………………….3

    1.1本论文的背景和意义3

    1.2红外成像技术的发展及现状4

    1.3 本论文的主要内容5

    2红外图像的产生机理及红外图像处理的过程6

    2.1红外图像的产生机理及特点6

    2.1.1红外图像的产生机理6

    2.1.2红外图像的特点7

    2.2红外图像处理过程8

    3 红外图像处理的C语言的程序设计9

    3.1非均匀性校正的算法9

    3.2噪声去除10

    3.2.1噪声去除之中值滤波法10

    3.2.2中值滤波的c语言程序12

    3.3灰度变换13

    3.3.1灰度变换的概念13

    3.3.2灰度变换之直方图均衡化处理3.4为彩色变换17

    3.4.1伪彩色变换的几种方法17

    3.4.2伪彩色变换的c程序21

    结束语30

    谢 辞31

    参考文献32摘要

    随着红外焦平面技术的发展,红外热像仪广泛应用于多种领域,针对目前红外图像中噪声较大,对比度较低,视觉效果不好,分辨图像细节能力比较差等缺点。

    红外图像处理过程包括非均匀性校正(NUC) ,盲元检测填充,直方图统计和灰度变换等步骤;以提高红外图像的质量和增强系统处理的实时性为出发点,结合已有的红外图像实时处理算法,本文设计和完成了基于C语言的红外图像处理,通过处理消除了红外图像的非均匀性,对红外图像进行了增强,取得了良好的效果。主要工作如下:本文首先阐述了红外图像的产生机理,分析了红外图像的特点,介绍了红外图像与可见光图像的区别,讨论了红外图像中需要处理和增强的几个方面;由于红外探测器本身的缺陷,图像的产生过程中存在着非均匀性,本文采用了非线性的校正方法,实现了对红外图像的非均匀性校正;接着对红外图像中存在的噪声进行了分析,采用中值滤波的方式去除了红外图像的低频噪声,对图

    像进行了平滑处理,并对中值滤波的算法进行了相应的优化,减少了计算的复

    杂度;由于红外探测的数据的灰度值比较集中,而且A/D采样得到的红外数据

    是12位的灰度图像,本文采用直方图均衡的方式对红外图像的灰度进行了变换,

    增强了红外图像的对比度;红外图像表征的是物体的辐射强度,为了直观的从

    图像上分辨物体的温度,采用伪彩色变化的方式对灰度图像进行了增强,提高

    了人眼的分辨力;采用了模块化结构设计,实现了红外图像的非均匀性校正和图像增强;

    关键词:红外图像;c语言;图像处理

    Abstract

    With the development of infrared focal plane array technology, the infrared thermal imager is widely applied in many fields, aiming at the infrared image noise is high, the low contrast, visual effect is not good, resolution image detail comparative disadvantage.

    Infrared image processing includes a nonuniformity correction ( NUC ), blind pixels fill detection, histogram and gray level transformation steps; to improve infrared image quality and enhance the system real-time as the starting point,combining with the existing real-time infrared image processing algorithm, this paper designed and accomplished based on the C language of the infrared image processing through processing, eliminates the infrared image nonuniformity, the infrared images were enhanced, and achieved good results. The main work i

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    2012-08-22 18:29:45
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            因前端ADC采集部分输出的数据位宽为14位,而对图像成像质量的客观评价需要在PAL显示器进行评价,PAL为8bit数据位宽,故需要对数据进行压缩拉伸处理。

            在FPGA进行直方图均衡化时,采用真双口RAM进行统计。在场信号有效期在DRAM的A端口进行图像数据的统计操作,图像数据在场、行有效期取数,在消隐区时,通过A端口寻找灰度动态范围的最小值,B端口寻找灰度动态范围的最小值,找到最大最小动态范围后,从DRAM两个端口对DRAM存储数据进行清零,两端口各清一般存储区间,从而保证在消隐期能够完成找动态范围最值及其清零操作。

           下片文章分析下红外图像处理之CLAHE,本文章所涉及图像来源于实拍场景,但因手上探测器存放时间长及镜头原因,原始图像质量非常差,且非均匀性校正、单点校正和盲元部分没有做,优先实现DDE算法,故处理后图像看起来不太好,但针对DDE算法效果非常好。

            处理图像如下(原图,直方图均衡图,clahe图):

            

     

     

     

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空空如也

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红外图像处理

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