紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)及檢測(cè)方法的研究的開(kāi)題報(bào)告

紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)及檢測(cè)方法的研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景和意義隨著紅外技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，紅外圖像在軍事、安防、醫(yī)療、環(huán)保等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。但是，由于紅外圖像的低對(duì)比度、低亮度等問(wèn)題，給紅外圖像的分析和識(shí)別帶來(lái)了很大的困難。因此，如何提高紅外圖像的質(zhì)量和增強(qiáng)其對(duì)比度成為了紅外圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)和檢測(cè)方法的研究具有很高的研究和應(yīng)用價(jià)值。二、研究?jī)?nèi)容和研究方案本文主要研究紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)和檢測(cè)方法，包括以下內(nèi)容：1.紅外圖像增強(qiáng)算法的研究：分析目前紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題，選取一些典型的紅外圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行研究，如直方圖均衡化、限制自適應(yīng)直方圖均衡化、小波變換、Retinex理論等。2.紅外目標(biāo)識(shí)別方法的研究：根據(jù)紅外圖像的特點(diǎn)，選取一些有效的紅外目標(biāo)識(shí)別方法進(jìn)行研究，如紅外目標(biāo)特征提取、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模板匹配等。3.紅外圖像質(zhì)量評(píng)估方法的研究：評(píng)估紅外圖像質(zhì)量是紅外圖像處理的重要環(huán)節(jié)，因此需要研究有效的紅外圖像質(zhì)量評(píng)估方法，如結(jié)構(gòu)相似性評(píng)價(jià)指標(biāo)、峰值信噪比、均方誤差等。三、研究意義和預(yù)期成果本文的主要意義在于：1.探究紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)和檢測(cè)方法的研究現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題，為紅外圖像處理領(lǐng)域提供研究思路和方向。2.研究紅外圖像增強(qiáng)算法、目標(biāo)識(shí)別方法和圖像質(zhì)量評(píng)估方法，提高紅外圖像的質(zhì)量，并為紅外目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別提供有效的手段。預(yù)期成果：1.了解紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)和檢測(cè)方法的研究現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題。2.研究一些典型的紅外圖像增強(qiáng)算法和目標(biāo)識(shí)別方法，提高紅外圖像的質(zhì)量和目標(biāo)的檢測(cè)和識(shí)別準(zhǔn)確率。3.研究紅外圖像質(zhì)量評(píng)估方法，為紅外圖像處理提供有效的質(zhì)量評(píng)估手段。四、初步工作和進(jìn)度安排目前已經(jīng)對(duì)紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)和檢測(cè)方法進(jìn)行了查詢和綜述。下一步計(jì)劃對(duì)紅外圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析，然后選擇一些適合紅外圖像的目標(biāo)識(shí)別方法進(jìn)行研究并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。最后，研究紅外圖像質(zhì)量評(píng)估方法并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。進(jìn)度安排：第一階段：文獻(xiàn)綜述（1個(gè)月）第二階段：紅外圖像增強(qiáng)算法的研究（2個(gè)月）第三階段：紅外目標(biāo)識(shí)別方法的研究（2個(gè)月）第四階段：紅外圖像質(zhì)量評(píng)估方法的研究（1個(gè)月）第五階段：撰寫論文和答辯（1個(gè)月）五、參考文獻(xiàn)[1]RochaA.,AraújoH.(2013)InfraredImageEnhancementTechniques:ACriticalReview.In:Mendon?aA.,CampilhoA.(eds)ImageAnalysisandRecognition.ICIAR2013.LectureNotesinComputerScience,vol7950.Springer,Berlin,Heidelberg[2]DongJ,HanX,ZhangL,etal.Improvedlow-lightinfraredimageenhancementmethodbasedonilluminationmapestimationandregularization[J].OpticsExpress,2018,26(26):34355-34375.[3]TaralloF.,DeVitisM.,DrioliC.,PetkovN.,BernardiniR.(2010)AComparativeStudyofthePerformanceoftheRetinexAlgorithmonColorRemoteSensingImages.In:Blanc-TalonJ.,BoneD.,PopescuD.,PhilipsW.,ScheundersP.(eds)AdvancedConceptsforIntelligentVisionSystems.ACIVS2010.LectureNotesinComputerScience,vol6475.Springer,Berlin,Heidelberg[4]TianT,LiuJ,GuoD,etal.ATraff