导读:本文包含了微光图像处理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:微光,图像处理,中值,图像,时域,灰度,水下。
微光图像处理论文文献综述
英昌盛[1]（2018）在《ICCD微光图像处理及在图像融合中的应用研究》一文中研究指出像增强技术作为改善人类视见能力的重要手段,具有增大视距、拓展视见灵敏度、延伸光谱响应范围等作用,近年来得到了迅猛的发展。像增强CCD(intensified charge-coupled device,ICCD)作为重要的数字化微光成像器件,具有纳秒级门控时间、高增益及非制冷等优点,广泛应用于高速摄影、夜视成像、安全监控、生物工程和医疗等领域,在微光成像领域具有无法取代的地位。ICCD由光阴极、微通道板(microchannel plate,MCP)和荧光屏构成的双近贴聚焦像增强器与CCD传感器耦合而成,输入光学图像由光阴极转换为电子图像并经过MCP进行电子倍增,倍增后电子图像聚焦到荧光屏上产生可见光图像,再通过光学纤维面板或中继透镜投射到CCD传感器上形成增强后的数字图像。与常规成像器件相比,ICCD结构复杂,信号传递链条中各个环节均对图像质量产生影响。其中,近贴空间中匀强电场的投射作用导致的弥散、MCP对电子倍增产生的统计起伏、CCD暗电流的时域累积及输入光学图像到输出数字化图像在空间量化过程的采样率等因素对图像质量的影响尤为关键。上述因素综合导致了ICCD微光图像中存在大量闪烁斑点,图像动态范围窄、对比度及空间分辨率低、难以获得清晰的结构特征和纹理信息,经过增强处理后才能有效完成特征提取、区域分割、目标检测和识别及图像融合等任务。为抑制弥散、消除MCP增益起伏和CCD暗电流影响、解决量化过程中的采样率不足等问题,提高ICCD微光图像的对比度及空间分辨率,增加图像融合过程中配准的准确率、丰富融合后图像的信息量,本文通过对ICCD成像信号传递链条中各个环节的工作机理和影响图像质量的关键因素进行深入分析与研究,提出了切实有效的解决方案,并有针对性地开展了以下研究工作:(1)对成像过程中环境照度、光学系统、光阴极、MCP、弥散、荧光屏、耦合方式、CCD传感器等环节对微光图像质量的影响及各环节对应的量化模型进行了深入分析,指出了成像积分时间内弥散的空域重迭效应和时域累积效应是导致微光图像对比度及空间分辨率低的关键因素,并且弥散无法通过经典的基于图像自身空域结构特征或时域相关性的增强方法进行消除,确定了对微光图像进行质量评价的典型客观方法。(2)针对弥散具有空域重迭和时域累积效应,通过对其产生机理、形成过程及分布特征进行深入研究,提出了对微光图像成像积分时间进行时域细分的思想。将微光图像的成像积分时间细分为微秒级间隔,在此间隔内拍摄的光子图像中,通道间弥散不存在时域和空域上的相互影响,为本文提出的微光图像增强算法和超分辨率重建算法奠定了基础。(3)通过分析光子图像中热像素、离子反馈等因素形成的伪光子斑点的空间及幅度分布特征,设计了基于分层切片光子筛选及弥散抑制的微光图像增强算法。根据投影面积比、圆形度及被切片次数等条件剔除了伪光子斑点;通过空间线性限制滤波对经过光子筛选后的光子图像进行弥散抑制;对积分时间内所有经过弥散抑制的光子图像进行时域累积获得增强后微光图像。与同类算法的32线对/毫米相比,增强后微光图像的限制空间分辨率达到36线对/毫米,显着提高了微光图像的对比度及实际空间分辨率。(4)针对ICCD微光图像实际空间分辨率远未达到理论限制分辨率这一状况,提出了成像积分时间自适应时域细分方法和基于约束光子筛选及可调加权定位的微光图像超分辨率重建算法,消除了弥散等因素的影响,解决了成像积分时间时域细分需要用户干预和质心定位算法在欠采样条件下难以实现精确定位等问题,进一步提高了微光图像的对比度及实际空间分辨率。积分时间自适应时域细分方法利用反馈控制系统实现了根据环境照度条件自动调整积分时间的细分间隔,满足弥散空域重迭和时域累积效应临界条件的同时,最大化该间隔,进一步提高了整个系统的性能。在空间量化采样率不足条件下,可调加权质心定位方法通过可调权重系数强调了输入光子图像对于获取入射光子在超分辨率重建后微光图像中的精确位置信息的主导地位,充分利用由入射光子产生的所有有效信号实现微光图像的超分辨率重建。重建后微光图像的极限分辨率由36线对/毫米提高到50线对/毫米,远超过经典超分辨率算法的42线对/毫米。(5)为解决微光与红外图像融合过程中配准特征少、准确率低,融合后图像信息不丰富、可供观察细节不足等缺陷,将本文提出算法重建后的超分辨率微光图像应用于图像融合过程。通过使用超分辨率微光图像参与融合,图像配准过程中准确率达到90%,远超过双叁次插值算法的40%和SC算法的70%;融合后图像包含更多可供观察的细节信息,具有更丰富信息量并且与源图像具有更高的相似度。(本文来源于《长春理工大学》期刊2018-05-01）
齐凯,于正林,张博龙,宋庆[2]（2014）在《基于图像处理技术的微光瞄准镜故障检验》一文中研究指出结合OpenCV与VC技术,提出了一种基于图像处理技术的微光瞄准镜故障检验的方法。首先通过采集微光瞄准镜图像得到30幅图像,把30幅图像求平均后得到一帧标准图像。经过中值滤波处理,然后用采集到的有故障的图像与标准图像相减,判断出所采集的图像与标准图像是否存在差异点,从而判断出是否存在故障,该种方法就是图像减影法。经过实验得到了减影后有故障的图像,证实了该算法的可用性。该算法简单实用,可以较好地识别出微光瞄准镜上如亮点、黑斑等的故障。相比于大多数减影法,不但很好地结合了OpenCV技术,更在识别精度上有了很大的提高和灵活性。(本文来源于《机械工程师》期刊2014年01期）
邸志刚,贾春荣,李印民[3]（2007）在《小波变换在微光图像处理中的应用》一文中研究指出微光图像中含有的噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换,然后根据噪声的特点仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像的直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像。根据小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声。克服了中值滤波方法的边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分。(本文来源于《河北理工大学学报(自然科学版)》期刊2007年04期）
刘旭,张玺,陈建文,卢常勇[4]（2007）在《基于数字图像处理的微光电视像质改善》一文中研究指出针对微光电视图像像质缺陷,提出了基于数字图像处理的解决方法。讨论了对微光电视图像进行数字化处理的基本要求,论述了微光电视图像的像质缺陷来源和特点。针对微光电视图像的噪声污染现象,给出了用两种适用实时处理的空间域去除噪声方法。采用直方图均衡化的灰度变换方法来克服微光电视图像显视动态范围偏低的缺点,并通过编程得到了可行有益的微光电视图像的像质改善效果。(本文来源于《光学仪器》期刊2007年03期）
李武森,迟泽英,陈文建[5]（2002）在《嵌入高速DSP器件TMS320C6201的微光视频数字图像处理系统》一文中研究指出介绍了一种嵌入高速DSP（数字信号处理器）器件TMS 320C6201的微光视频数字图像处理系统的应用、主要功能单元、技术特点等,并比较了它与其他种类的图像处理器以及高速DSP板卡的区别.(本文来源于《光电子技术与信息》期刊2002年05期）
王海涛[6]（2002）在《水下微光高速电视记录系统的图像处理技术》一文中研究指出随着海上试验靶场的发展，新型水下兵器试验和水下实时观测的需要，目前迫切需要一种专门应用于水下的光学高速摄像设备，在近距离内实现对水下武器发射实况进行记录，以满足对水下高速运动物体运动姿态的观测要求。 水下实况微光高速电视记录系统中利用一台WAT902H摄像机和两台PCI500高速摄像机完成水下目标的拍摄。本文首先对水下光学成像技术的历史与现状进行了概述；详细介绍了水下实况微光高速电视记录系统的使用环境、硬件组成与工作原理。然后对水的光学特性及其对水下成像的影响进行了理论分析，介绍了水下图象质量评价的两个参数即水中对比度和光学传递函数；对预期拍摄深度的海中照度进行了理论估算与实际测量；讨论了水下目标辅助照明时应注意的问题。介绍了WAT902H摄像机以及PCI500摄像机的性能特点以及图像采集的方法；利用Windows 2000 SERVER提供的终端服务功能实现了艇外摄像计算机与艇内控制计算机的实时通信。由于水下光学成像的特殊性，水下图象处理技术应该包括硬件和软件两个方面，硬件即水下专用成像镜头的设计与高性能的CCD选择，后期图象处理软件是利用计算机数字图像处理技术提高水下拍摄图象的质量，处理方法主要有灰度变换和锐化处理；实现了对Windows AVI数字视频文件文件的图像处理技术，并在此基础上完成了水下电视系统图像处理软件的设计。 水下实况微光高速电视记录系统通过实际水下拍摄验证，达到了技术指标的要求，水下拍摄图像取得了预期结果。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2002-02-04）
微光图像处理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
结合OpenCV与VC技术,提出了一种基于图像处理技术的微光瞄准镜故障检验的方法。首先通过采集微光瞄准镜图像得到30幅图像,把30幅图像求平均后得到一帧标准图像。经过中值滤波处理,然后用采集到的有故障的图像与标准图像相减,判断出所采集的图像与标准图像是否存在差异点,从而判断出是否存在故障,该种方法就是图像减影法。经过实验得到了减影后有故障的图像,证实了该算法的可用性。该算法简单实用,可以较好地识别出微光瞄准镜上如亮点、黑斑等的故障。相比于大多数减影法,不但很好地结合了OpenCV技术,更在识别精度上有了很大的提高和灵活性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
微光图像处理论文参考文献
[1].英昌盛.ICCD微光图像处理及在图像融合中的应用研究[D].长春理工大学.2018
[2].齐凯,于正林,张博龙,宋庆.基于图像处理技术的微光瞄准镜故障检验[J].机械工程师.2014
[3].邸志刚,贾春荣,李印民.小波变换在微光图像处理中的应用[J].河北理工大学学报(自然科学版).2007
[4].刘旭,张玺,陈建文,卢常勇.基于数字图像处理的微光电视像质改善[J].光学仪器.2007
[5].李武森,迟泽英,陈文建.嵌入高速DSP器件TMS320C6201的微光视频数字图像处理系统[J].光电子技术与信息.2002
[6].王海涛.水下微光高速电视记录系统的图像处理技术[D].哈尔滨工程大学.2002
论文知识图
