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MATLAB红外图像超分辨率算法研究+POCS算法(3)

时间:2017-06-28 20:41来源:毕业论文
2.医学图像。在医疗中,高分辨率的医疗图像对于医生做出正确的诊断是非常有帮助的。因此利用超分辨率重建得到更加清晰的图像,将会使医生治疗更加


   2.医学图像。在医疗中,高分辨率的医疗图像对于医生做出正确的诊断是非常有帮助的。因此利用超分辨率重建得到更加清晰的图像,将会使医生治疗更加的准确、有效。
   3.卫星图像分析。在军事、气象领域,使用高分辨率卫星图像就很容易地从相似物中区别相似的对象。因此可以利用超分辨率重建技术获得高分辨率的图像,更好的服务于军事安全和日常生活。
   4.安全检测。银行、居民小区、道路口等都是需要安全检测的地方。虽然这些地方一般都会安装摄像头,但图像都非常模糊。利用超分辨率重建技术,将会帮助工作人员得到更加清晰的图像,即能够协助平常的安全管理,又能够在发生案情是帮助警察办案。
1.3  红外图像超分辨率的基本理论
   红外探测器采集到的图像数据一般要进行数字处理,把模拟信号转换为数字信号,需要对模拟信号进行采样。根据奈奎斯特采样定理,当采样频率超过图像信号最高频率的2倍,采样后的数字图像信号能够无损的还原出初始图像信号。而在实际的成像系统中,由于原始图像中含有丰富的高频信息,而一般光学镜头由于存在光学衍射极限,无法采集到截止频率以外的高频信息,因此无法满足奈奎斯特采样定理,无法恢复出原始图像,图像必然出现混频[2]。
   超分辨率重建技术就是要估计出一幅图像在衍射极限之外的信息。它的主要目的是解决由混频现象引起的图像失真。一般是通过分析低分辨率图像和高分辨率图像之间的关系来解决混频问题。
1.4  文主要研究工作
   本文的主要任务是红外图像超分辨率算法研究。课题的研究工作主要分为以下几个部分:
   1.在分析红外热像仪的成像原理和工作过程的基础上,总结造成红外图像分辨率低的因素。
   2.阐述了各种基于单帧图像超分辨率算法,着重详细介绍了一种基于多帧图像超分辨率算法——POCS。分析了这些算法的优缺点,对图像超分辨率原理POCS方法进行了系统解剖,并且总结了超分辨率重建后图像质量的评价。
   3.对POCS算法运用MATLAB进行仿真,并做出总结。
2  红外成像技术
2.1  红外成像的发展概况
   红外线是自然界中存在的最为广泛的一种电磁辐射,它的电磁波谱是介于可见光的红外光之外与微波之间的区域,肉眼无法直接看到。早在1840年约翰.赫歇尔在一张薄油膜上生成世界上第一张所谓的“热像图”,使得人们对于热辐射的测试成为可能。另一个重大突破是在1880年。由美国人Samuel Pierpont Langley取得的,他发明了测辐射热仪。据说该仪器可以测到400米之外。
   现代意义上的首批红外热探测系统是在1914-1918年的第一次世界大战期间研制的,在1935-1945年的第二次世界大战中,德国人用红外变像管作为光电转换器件,研制出了主动红外夜视仪和红外通信设备,为红外技术的发展奠定了基础。
   二战后,由美国德克萨兰仪器公司经过近一年的探索,开发研制的第一代用于军事领域的被动式红外成像装置,称为红外巡视系统(FLIR)。期间,由于军事保密规则完全防止了红外热像发展状况的泄露。这种保密技术直到二十世纪五十年代才被公开,后来随着五十年代锑化铟和锗掺汞光子探测器的发展,才开始出现高速扫描及实时显示目标热图像的系统。
   751十年代早期,瑞典AGA公司研制成功第二代液氮制冷红外成像装置,它是在红外寻视系统的基础上增加了测温的功能,称之为红外热像仪。这个阶段的热像仪非常不方便而且笨重。直到1986年研制的红外热像仪已无需液氮或高压气,而以热电方式制冷,可用电池供电;1988年推出的全功能热像仪,将温度的测量、修改、分析、图像采集、存储合为一体,重量小于7公斤,仪器的功能、精度和可靠性都得到了显著的提高。直到90年代中期,第三代焦平面微热量凝视成像热像仪开始由军用转为民用并且均带有测温功能。 MATLAB红外图像超分辨率算法研究+POCS算法(3):http://www.751com.cn/tongxin/lunwen_10028.html
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