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红外图像预处理算法研究与实现的中期报告
一、研究背景及意义
红外图像拥有热辐射信息，能够突出物体的热分布特征，在工业、军事、医学等领域有广泛应用。然而，由于红外传感器本身的限制以及环境因素的干扰，红外图像会受到一系列噪声和失真。因此，对红外图像进行预处理，去除噪声、增强特征，具有重要意义。
二、研究内容
本次研究主要针对红外图像的预处理算法，包括以下方面：
1.红外图像的去噪算法：针对红外图像噪声问题，采用基于小波变换的去噪算法进行降噪，同时对去噪结果进行评估，选择最优算法。
2.红外图像的增强算法：采用直方图均衡化、自适应直方图均衡化、限制对比度适应性直方图均衡化等算法对红外图像进行增强处理，提高图像的对比度、清晰度和细节。
3.红外图像的分割算法：针对红外图像中的目标分割问题，采用基于阈值、基于聚类、基于区域生长等方法进行目标分割，提取出感兴趣的目标区域。
三、研究方法
本次研究采用MATLAB软件作为主要工具，使用MATLAB自带的函数库和第三方的工具箱进行算法实现和结果分析，包括WaveletToolbox、ImageProcessingToolbox等。同时，采用统计学方法对算法结果进行评估和比较。
四、研究成果
目前，已完成红外图像的去噪算法和增强算法的代码实现，并对算法结果进行了初步评估。下一步将进行红外图像的分割算法研究和实现，并对整个预处理算法进行综合评估和优化。预计将编写一份详细的论文，并通过实验验证算法的有效性和优越性。
五、结论
本次研究旨在探究红外图像预处理的算法，通过研究和实现各种算法，提高红外图像在实际应用中的质量和效果。研究成果对于提高红外图像在军事、医学、工业等领域的应用价值具有重要意义。