基于MATLAB的红外图像增强技术研究与应用(15)

基于MATLAB的红外图像增强技术研究与应用

对于这种增强方式同样也存在参数闭值的选取问题，如果闭值放大了噪声会被放大，小 了增强效果又不理想，小尺度下小波系数受噪声印象较大，以致产生许多伪极点;大尺 度会使信号丢失一些重要的信息，并且由于在传输过程中需要进行很多次迭代。计算速 度非常慢。图4.12(h)是采用小波系数域相关性降噪的处理结果，即仅仅将小波系数中噪 声部分去掉，保留有效细节信息，不予增强，从结果中可以看到图像的很多噪声都被滤 掉了。图4.12(i)是采用小波系数域相关性增强硬阐值的方法，增大了各级小波系数的尺 度T，图像边缘被加强，但同时噪声也在一定程度被放大。所以根据需要选择相应的尺度 系数闭值T也是很重要的。对于本实验中的图像中含的高斯噪声，第一级小波系数主要 是受噪声控制，所以对于第一级给定参数范围很窄，而第三级小波系数基本都是信息控 制，因为限制条件太小容易丢失重要信息。所以限制条件比较宽松，图4.120)采用了小 波系数域相关性增强非线性处理结果，可以发现处理后图像噪声信息被滤掉很多，并且 边缘信息被很好的被突出出来。

对于本实验中的各增强算法，利用3.5中给出的增强算法性能评价指标，分别计算 了相应的灰度均值，标准差及峰值信噪比，结果如表4一1。

按照3.5节给出的定义描述计算了几种增强方法的均值，标准差，峰值信噪比，通 过表4一1可以看出，几种方法的均值都没有太大变化，图像的整体亮度没有变化符合图 像增强的要求，小波系数域相关性增强的方法，MES较大说明动态范围变大，PSNR值 相对较高，而从图像处理结果上通过观察也是增强效果较好的，而空间组合的方式，对 于原始图像梯度的放大没有考虑噪声，PSNR值很低，因此增强效果也较差。直方图的 均衡化方法因为与其它几个相比PSNR值最大，因为该方法属于灰度拉伸，处理后图像 灰度之变化较大，与其它几种方法相比是个特例。

对于图像增强的定量评价始终没有一个统一标准的方法，本文中所提供的方法也仅 作参考。

参考文献

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