红外图像非均匀性校正算法优化研究的开题报告.docx

红外图像非均匀性校正算法优化研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着红外技术的发展，红外图像的应用逐渐涵盖了医学、安防、航空等行业。然而，由于红外摄像机的工作原理和成像机理，使得红外图像存在一定的非均匀性，即图像中不同像素的灰度值存在差异。这会导致图像的质量不佳，并且会影响到图像的后续处理和分类。因此，红外图像的非均匀性校正成为了一项重要的研究课题。
当前，红外图像的非均匀性校正主要有两种方法：基于参考图像的方法和基于区域的方法。前者通过建立一张参考图像，利用参考图像和待校正图像之间的差别对待校正图像进行校正；后者则是将图像划分为多个区域，对每个区域进行单独校正。虽然目前已经有相关研究进行了探索和实践，但还存在一些问题，如校正精度不高、计算复杂度较大等，需要进行进一步优化和改进。
因此，本课题旨在通过研究红外图像的非均匀性校正算法优化，提高校正精度，减少计算复杂度，为红外图像的后续应用提供更好的基础。
二、研究内容和方法
1.研究基于参考图像的非均匀性校正算法，并对其进行优化。该方法主要包括参考图像的选取、参考图像和待校正图像之间的对齐以及差别计算等步骤。针对该方法中存在的问题，如参考图像的选取不够准确、对齐精度不高等，对其进行改进和优化。主要包括以下步骤：
（1）将参考图像和待校正图像进行灰度匹配，提高校正的准确性和稳定性。
（2）对参考图像进行预处理，去除椒盐噪声、减小图像的复杂度等。
（3）采用改进的图像对齐算法，消除图像之间的偏移和旋转。
（4）对参考图像和待校正图像之间的差别进行精细化计算，并实现非均匀性校正。
2.研究基于区域的非均匀性校正算法，并对其进行优化。该方法主要将图像分成多个小块，根据每个小块的特征参数来计算非均匀性校正系数。针对该方法中存在的问题，如计算时间复杂度过高等，对其进行改进和优化。主要包括以下步骤：
（1）对图像进行分块，并提取每个小块的特征参数。
（2）利用统计学方法计算每个小块的校正系数，提高校正精度。
（3）对计算出的校正系数进行插值和平滑处理，保证校正结果的连续性。
三、预期目标和研究成果
通过对红外图像非均匀性校正算法的优化研究，预期达到以下目标和获得以下成果：
1.提高红外图像非均匀性校正的精度和稳定性，为后续图像处理和分类提供更好的基础。
2.减少算法计算复杂度，提高算法的实用性和效率。
3.在红外图像领域的非均匀性校正研究中做出一定的贡献。
四、研究方案和进度安排
1.研究方案
（1）对红外图像的非均匀性校正算法进行深入研究，寻找优化方向和方法。
（2）通过程序实现上述算法，并对其进行测试和评价。
（3）对实验结果进行分析和总结，提出改进和优化建议。
2.进度安排
（1）前期准备（2周）：了解相关文献，确定研究方向、方法和步骤。
（2）程序实现（6周）：编写和测试程序，对实验结果进行记录和统计。
（3）数据分析（2周）：对实验结果进行分析和总结，提出改进和优化建议。
（4）总结报告（2周）：撰写论文，完善研究成果。
五、参考文献
[1]谢然，缪玉香，邓胜明，等.基于改进暗场模型矫正算法的红外非均匀性抑制[J].红外与激光工程，2019，48(8)：0806001-1-0806001-6.
[2]王三红，张晓朋.基于最优分割的红外图像非均匀性校正[J].信息技术，2019，12：219-221.
[3]李敏，周弘祥，龚如坤，等.基于灰度均值和最大似然的红外图像非均匀性校正算法[J].良种绿色食品，2017，35(10)：181-183.
[4]彭国平，黄中堂.移动式红外成像系统非均匀性改正技术研究[J].光电子•激光，2021，32（1）：62-66.
[5]王蕊，邓波，张央，等.基于多尺度分解的红外图像非均匀校正[J].光电技术应用，2017，32（3）：118-123.