摘 要

近年来，伴随着红外成像技术的不断发展，红外成像系统在各个方面具有越来越普遍的应用。由于红外探测器制造工艺的问题及环境因素的影响，所获得的红外图像大多存在对比度低、噪声明显和边缘模糊等问题，采用双边滤波算法去噪可以同时考虑到空间信息和亮度相似性，通过选取适当的权重系数可以较好地实现保边去噪的目标。

本文主要研究了双边滤波算法在红外图像去噪处理领域的应用，分别在MATLAB和FPGA平台上完成了双边滤波算法的建立、仿真与实现。在MATLAB平台上的研究侧重于滤波结果的精确性，主要包括模板的选取、权重系数的选取和对图像边界的扩展处理等；在FPGA平台上的研究则侧重于简化权重系数的计算以精简工程规模，减少资源消耗和提高实时性。经验证，本文采用的双边滤波算法在这两个平台上均可实现对红外图像的去噪处理，滤波后的图像质量有一定程度的改善。可以作为红外图像处理研究领域的借鉴和参考。

本文的特色在于通过研究现有的常见的图像边界扩展方法，提出了一种新的边界扩展方法。与其他仅利用ModelSim-Altera仿真软件观测波形以验证FPGA设计功能不同，本文中还将借助MATLAB平台显示ModelSim-Altera仿真后得到的存有滤波后图像数据的.txt文件，由此便可以形象地观测滤波效果。

关键词：双边滤波算法；红外图像去噪；MATLAB；FPGA

Abstract

In recent years, with the development of infrared imaging, the application fields for infrared imaging systems are becoming wilder and wilder. Influenced by the manufacturing technology of infrared detectors and environmental effect, the acquired infrared images mostly have problems like low contrast, obvious noises and fuzzy edges etc. Using bilateral filting algorithms can take both spatial information and the similarity of luminance, and by choosing apporiate weighting coefficients we can well achieve the purpose of edge preserving and denosing.

In this paper, the main research is about the bilateral filting algorithms in the denosing of infrared images. And the algorithms were established, simulated and realized on MATLAB and FPGA. On MATLAB, the research is mainly about the accuracy of the filting results, so a lot of researches were done on the choices of the filter window and weighting coefficients and the expanding processing of images’ edges. When it comes to FPGA, the simplification of weighting coefficients calculation is the mainly consideration so as to simplify the project scale, reduce resources’ consumption and then improve real-time performance. The bilateral filting algorithm used in this paper is verified to achieve the denosing of infrared images in both platforms and the image quality is improved to a certain extent after filting. All these researches can provide some references on the study of infrared images processing.

One of the features of this paper is proposing a new way of expanding images’ edges based on the research of common expanding ways. And different to those projects that use ModelSim-Altera only to observe the wave for the verification of the FPGA designs, the paper proposed would show the results of the simulation on ModelSim-Altera by MATLAB, which consist the data of the filtered image and stored as .txt. In that way we can see the filting results vividly.

Key Words：Bilateral filting algorithms；Infrared image denosing； MATLAB；FPGA

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 本文主要研究内容及章节安排 2

第2章 红外图像处理基础 4

2.1 红外热成像原理及应用 4

2.2 常见红外图像噪声 4

2.3 常见滤波器原理 5

2.3.1 高斯滤波器原理 6

2.3.2 中值滤波器原理 6

2.3.3 双边滤波器原理 6

2.4 图像质量评价标准 7

2.5 本章小结 8

第3章 红外图像双边滤波算法的MATLAB仿真 10

3.1 双边滤波算法流程图 10

3.2 仿真结果与分析 11

3.3 双边滤波算法的改进 13

3.4 与其他常见滤波算法的比较 15

3.5 本章小结 19

第4章 红外图像双边滤波算法的FPGA实现 20

4.1 双边滤波算法模块在Quartus II软件中的搭建 20

4.1.1 原理框图 20

4.1.2 主要模块功能介绍 20

4.2 双边滤波算法模块功能的验证 27

4.2.1双边滤波算法模块在Modelsim-Altera上的仿真 27

4.2.2仿真结果与分析 29

4.3 本章小结 30

第5章 总结与展望 31

参考文献 32

附录A 基于MATLAB的双边滤波算法实现 33

附A1 原始双边滤波算法 33

附A2 边界扩展2r的双边滤波算法 34

附A3 与各常见滤波算法的比较程序 35

附录B 基于FPGA平台的双边滤波算法实现 37

附B1 双边滤波算法主要模块程序 37

附B2 ModelSim-Altera中的测试文件 42

致谢 47

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

红外线，又称红外辐射，属于电磁波的一类，波长区间在0.78～1000微米，人眼无法看见。其中以2.0微米为段，又可分为近红外和热红外部分。红外图像的主要特点如下：1）红外热图像表现了待测物体的温度分布情况，没有色彩，看上去无立体感觉，属于灰度图像的一种，所以人眼看上去分辨率以及分辨能力较差；2）红外图像采用热成像系统收集然后进行后续处理，然而与可见光成像系统中运用到的CCD阵列相比，其探测水平和空间辨别能力较低，这导致红外图像看上去没有可见光图像清晰； 3）因为光波波长长、景物的热平衡状态、图像从采集到处理系统间的传播距离长、大气中传播时能量衰减等多重原因的存在，红外图像普遍存在对比度低、空间相关度高、视觉感受不清晰的缺点；4）红外图像中包纳不可预测的复杂多样的噪声，例如热噪声、闪烁噪声、光子电子涨落噪声、散粒噪声等等。以上噪声主要源自外界环境的随机干扰产生的误差和所采用的热学成像系统的不够完备，使得红外图像的信噪比相对于普通电视图像要低；5）红外图像具有非均匀性，这是由于红外探测装置上的单个探测元的光谱响应等响应特性不一致、光机扫描装置中存在缺陷等缘故，具体表现在图像中出现固定图案噪声、串音干扰、畸形变化等^[1][1]。

从理论上来看，自然界中一切温度高于零下273摄氏度（即绝对零度）的物体任意时刻均可以朝外部辐射红外线。一般而言探测装置测定的目标和背景之间存在温差，也就存在红外差，故可利用这一点来得到各种红外图像，从而对目标进行远距离观察及分析。红外成像技术在军事领域和工业、农业、消防等民用领域有着广泛而普遍的应用^[2][2]。红外成像技术近年来的发展方向之一是研究关于采用红外焦平面阵列探测器的凝视红外成像系统的问题。正如上文所述，由于制造工艺等问题，红外焦平面阵列上每个探测元之间的响应特性并不一样，即通常存在非均匀性，极端条件下一部分探测器甚至会丧失探测功能，形成盲元^[3][3]，这些会致使所收集的红外图像上具有明显固定图案噪声，从而对红外图像的分辨率的影响很大，极大程度干扰了研究人员对红外图像的后续处理。因此红外图像的非均匀性校正是不可或缺的步骤。然而经过非均匀校正后的红外图像仍然存在一些明显噪声，影响视觉效果，所以采用适当的算法对红外图像进行去噪处理就显得尤为重要。