matlab红外图像边缘检测方法研究(2)
5.2 数学形态学 26
5.3 matlab程序 27
6 总结 30
7 致谢 31
8 引用文献 32
1 引言
1.1 研究背景
红外成像技术在实际应用中具有很多优点，自产生以来无论是军事领域还是其它各个领域都受到热捧。现代战争是信息化战争，科技在战争中占有举足轻重的作用，红外隐身技术、红外夜视技术、红外搜索与跟踪、红外侦查技术、红外制导技术等等还有在这些技术上发展起来的新兴技术对现代战争产生了广泛而深远的影响，红外技术已然成为当今世界各个国家军事方面重点研究对象之一。
世间万物，任何物体只要它的温度比绝对零度高，红外辐射就会持续不断的向外发出。因此，如果能检测到并收集处理这些辐射，便可以生成和自然景物相对应的红外热图像。由红外图像的产生机理可知，红外图像能够反应出自然景物每个部位温度和辐射率差别，因而可以再现出景物的部分信息特征。然而，受大气衰减自然因素和成像系统自身缺陷的约束，红外图像并不能清楚的反映目标景物的特征，如对比度低，边缘模糊，噪声大。所以，为了使红外图像更加适用人眼的视觉效能以及图像中目标的后续识别跟踪，对红外图像作进一步的处理研究是十分有必要的。
边缘能够反应出图像很多的信息，但是像素点灰度值的阶跃会导致图像中很多信息不完整。图像处理中，边缘检测是一项十分关键的技术，在数字图像处理、计算机视觉领域具有重要的作用。1959年边缘检测开始被提出，1965年，Roberts开始系统地研究边缘检测技术，并提出Roberts算法。1970年以后，边缘检测技术开始受到人们的广泛关注，并为此做了很多研究实验，至今已经有很多不同类型的边缘检测算法。
虽然边缘检测很早就被提出，边缘检测的成果也层出不穷，但是边缘检测历来是个难题，边缘检测终究没有一种通用优秀的算法。这里主要存在两个主要的问题，第一，没有一种针对所有红外图像都通用的边缘检测算法，第二，边缘检测还没有一种好的通用的评价标准。传统的边缘检测算法存在诸多问题，如噪声处理效果不佳、定位精度不够高、尺度过于单一、适用领域明显的局限性等。通常，一种好的边缘检测方法需要满足下面四项要求：（1）边缘定位准确，精度高，（2）抗噪声性能强，（3）算法简单，（4）易于并行实现，这里抗噪声性能和检测精度之间的矛盾问题还是边缘检测最需要解决的问题。当然，要研究出一种像人眼视觉机能一样的机器视觉系统还有很长一段路要走，所以人们逐渐倾向于更直接、更专业和面向对象的视觉信息系统。通过强调场景和任务的约束、增加图像信息的输入和降低对输出的要求等方法来降低图像处理问题的难度。 这些思想极大地丰富了之前的理论，使图像边缘检测的算法不断向具体化、实用化方向发展。
1.2 研究现状
2 红外成像的基本原理
2.1 红外热成像的机理
上世纪50年代开始，红外成像技术在军事领域开始受到重视，尤其是在红外制导、红外告警和红外侦查等方面。红外成像技术是军事领域最先得到应用的领域，军事研究也推动着红外技术不断提高和发展。90年代初期，红外技术在海湾战争中大显身手。海湾战争一直都是在夜间作战，夜视红外技术在海湾战争中发挥着重要的作用。此后，红外技术在工农业、交通、医学等各个行业都有所应用。