太赫兹无源成像图像增强及目标分割算法研究

作     者：康应成 

作者单位：电子科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：熊金涛

授予年度：2021年

学科分类：0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：太赫兹无源成像 图像增强 目标分割 能量最小化 梯度幅值 

摘      要：当前主流的人体安检设备大多为金属探测门,但其仅能对人身携带的金属物品进行检测,而对其他非金属材质的物品检测能力不足。太赫兹无源成像技术采用无源的工作方式,被动地接收人体和隐蔽目标自身辐射的太赫兹频段电磁波来进行成像,对人体无辐射性危害。并且太赫兹频段电磁波对衣物等具有高穿透性,可以探检到隐藏在人体衣物内的各类危险物品,该技术在公共场所的人体安检设备中具有重要的应用前景和研究价值。本论文的研究依托于实际的科研项目。由于太赫兹无源成像系统所采集到的原始图像受到噪声影响,以及系统成像分辨率等限制,导致了隐蔽目标成像的图像边缘变得模糊。因此在进行隐蔽目标分割之前,需先进行图像增强,去除图像中的噪声,并增强图像的边缘细节;再利用增强后的图像对其中的隐蔽目标进行准确地分割。基于以上需求,本论文主要的工作如下:(1)简介了太赫兹无源成像系统的组成结构与工作原理,分析了成像原始图像的噪声、边缘等特性,为后续图像增强算法的研究提供理论依据。(2)分析了各向异性扩散和全变分图像增强方法的基本原理,针对这两种方法在去除噪声同时,对边缘细节保护不足的问题,提出了一种基于能量最小化的各向异性扩散改进算法:将全变分方法的能量最小化原理应用到各向异性扩散方法中,并加入线性罚函数,将原问题转换为一个无约束最优化问题,来实现图像增强。仿真表明,改进后的图像增强算法在平滑图像的同时也能很好地保护目标的边缘。(3)分析了最大类间方差方法的基本原理,针对该方法在处理呈单峰分布的太赫兹图像时不能有效分割隐蔽目标的问题,提出了一种基于图像分块和梯度幅值的目标分割改进算法:将原始图像进行分块,并对分块后的每个子图像利用其梯度幅值,对其直方图进行改进;最后利用改进后的直方图进行最大类间方差法分割。仿真表明,改进后的阈值分割算法有效地解决了最大类间方差方法的欠分割问题。(4)分析了区域生长分割方法的基本原理,并对该方法的三个关键因素进行改进。针对初始种子点选取自动化程度不高的问题,提出了将基于模糊聚类的分割方法分割出的目标区域中心点作为初始种子点;针对生长阈值不具有适应性的问题,提出利用待生长像素梯度幅值动态调整生长阈值;针对生长终止条件的改进,利用Canny边缘检测后的目标边缘作为生长的终止条件。仿真表明,改进后的区域生长算法能有效地提高分割的准确率。