MATLAB红外图像去噪算法研究(2)
4．2 五种方法的比较 26
4.2.1 各方法优缺点 26
结 论 28
致 谢 29
参考文献30
1 引言（或绪论）
1．1 选题背景
人们通过图像获取、传递信息，是人对图像的利用之一。人类对视觉效果的研究已经有很长的历史了，自从人类诞生那一日起，便有了视觉，进而对色彩进行研究，这些都是可见光的历史，除了可见光，电磁波谱中，还有很多波段是人类的眼睛无法感知的。按照电磁波的波长由小到大的顺序，有无线电波、微波、远红外、中红外、近红外、可见光、近紫外线、远紫外、x射线、 射线，一共十种。红外图像就是红外线所成的图像，是人眼看不见的要通过一定的装置进行转换。数字图像是由计算机对普通图像进行二文处理得来的。数字图像处理是近百年来刚刚兴起的，伴随着它的是日新月异的计算机技术。虽然历史不长，但是应用广泛，各行各业都离不开图像，而红外图像由于其自身的特点，使它具有极高的军事价值，高分辨率的红外设备是顶级的秘密。除了军事探测系统以外，红外成像技术还大量应用于民用监控系统、工业探伤等领域。由于红外成像的机理，使得最后形成的图像受噪声影响较大，不仅难以探测目标，得出的图像往往包含很大啊的噪声，使肉眼难以分辨。可见光图像现在越来越先进了，分辨率高，图像逼真到可以以假乱真的地步。红外图像与可见光所成图像对比，具有目标与背景对比度差，分辨率差，噪声大，边缘模糊，细节难以分辨的特点。红外图像预处理对后续的目标识别工作非常重要，如果在输入图像时就带有噪声，通过系统噪声将不断被放大，以至于无法利用图像。在实际应用中，对红外图像进行预处理，包括图像复原、图像增强、图像分割、图像编码、图像空间变换等，本文图像去噪属于图像复原的一种。
去除图像中的噪点，是图像复原技术中最重要的技术，图像的清晰度、分辨率等直接影响到图像特征的提取。图像中有噪声，会导致图像中某些细节特征不能被识别，图像的信号与噪声功率比很低。因此在利用图像之前，需要进行去除噪声处理。
生活中，大部分图像由于成像方式、成像环境、成像设备、传输过程的缺陷，造成图像中不可避免的含有噪点。怎么样减少甚至理想的去除噪声，是图像处理中的重要方面。长期以来，我们想找出一种最佳的方法，可以最大程度接近原始图像信号，同时又能去除最多的噪声既能有效的减小噪声，理想情况则是完全剔除噪声，而信号则完全保留，这是无法达到的，所以我们寻找各种方法来不断逼近这一理想效果。红外图像技术虽然发展迅速，但是发展到今天，初期的基本技术依然是应用最广泛的。近年来出现的热门理论中，仍然是建立在过去经过历史考验的理论基础上，在传统理论的基础上加以修正改进。
图像处理技术，核心就是数学分析，用数学的手段达到预设的目标，然后通过编程实现。在数学基础上，对图像的系统性能做出明确预测。但是数学分析只是一个工具，用于支持概念上的理解。
1.2 红外成像技术概述
1.2.1 红外成像技术原理
1880年，威廉.赫胥尔发现了红外线，人类才认识到除了自然界中，除了可见光以外，还有人眼看不见的光线。自然界中一切生命体，都会根据自身温度的差别，向外辐射红外线，并且在黑暗中也能向外辐射。鉴于此种物理特性，我们可以发明一种装置，利用要识别的目标物体与物体所处的背景之间的温度差异，探测到不同的红外线，将其差转换成电信号，再由电信号转换成可见光图像，得到的图像称为红外线图像，简称红外图像。上述过程称为热成像技术，转换装置称为热像仪，又称为红外传感器。热成像仪将自然界中景物向外辐射的红外线能量密度分布，检测到并呈现出来，这种技术是人类飞跃式的进步。