毫米波無源探測(cè)圖像增強(qiáng)及分割算法研究.pdf

1、毫米波無源探測(cè)成像系統(tǒng)能夠接收不同物體輻射的能量并利用能量之間的差異實(shí)現(xiàn)成像。因?yàn)楹撩撞o源探測(cè)成像系統(tǒng)具有無輻射、穿透性優(yōu)良等優(yōu)點(diǎn)，使得其在人體隱匿目標(biāo)探測(cè)及其相關(guān)領(lǐng)域，已經(jīng)成為了海內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。但考慮到系統(tǒng)實(shí)際實(shí)現(xiàn)的難度及成本等方面的限制，毫米波無源成像結(jié)果的分辨率低、受噪聲污染嚴(yán)重，影響了圖像直接的視覺觀感，并對(duì)檢測(cè)跟蹤、圖像融合等操作帶來不利的影響，因此，對(duì)毫米波無源成像結(jié)果進(jìn)行諸如降噪、對(duì)比度拉伸、通道均衡等預(yù)處理操作是重要

2、的并且必要的。
　　本文依托于實(shí)際的研究項(xiàng)目，針對(duì)毫米波圖像預(yù)處理中的圖像增強(qiáng)與分割等方面的問題，展開了深入的研究。具體研究?jī)?nèi)容主要有以下幾個(gè)方面：
　?。?）基于毫米波無源探測(cè)成像系統(tǒng)的相關(guān)理論及工作原理，分析了毫米波成像機(jī)制對(duì)成像結(jié)果的影響。確立了本文的研究思路與路線。
　?。?）研究了經(jīng)典的基于偏微分方程(partial differential equation)的算法，分析和總結(jié)了經(jīng)典算法的優(yōu)缺點(diǎn)后提出了改進(jìn)

3、邊緣度量的偏微分方程降噪算法。經(jīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證，該算法能夠處理受噪聲污染嚴(yán)重的圖像。
　?。?）若毫米波成像系統(tǒng)采用單通道掃描機(jī)制，受機(jī)械抖動(dòng)及機(jī)械回差等因素的影響，毫米波成像結(jié)果會(huì)出現(xiàn)行間錯(cuò)位現(xiàn)象。此問題使得傳統(tǒng)的圖像降噪算法不能的有效地處理毫米波成像結(jié)果。針對(duì)這一問題，本文提出了基于局部偏微分方程的圖像降噪算法。經(jīng)相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該算法可以有效地去除具有行間錯(cuò)位現(xiàn)象的單通道毫米波成像結(jié)果中的噪聲。
　　（4）針對(duì)多通道毫米波

4、成像結(jié)果存在多種類型的噪聲這一問題，研究并提出了基于圖像形態(tài)學(xué)與偏微分方程的混合降噪算法。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該算法能有效地去除多通道毫米波成像結(jié)果中的噪聲。
　?。?）分析了常用的圖像分割算法的適用性和優(yōu)缺點(diǎn)。根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目需要，選取了基于閾值處理的方法對(duì)無源毫米波成像結(jié)果進(jìn)行分割。針對(duì)傳統(tǒng)閾值處理無法有效地受強(qiáng)噪聲污染的圖像這一問題，研究了基于邊緣改進(jìn)全局閾值處理的圖像分割算法，并根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際所得的成像結(jié)果，提出相應(yīng)的改進(jìn)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)