關(guān)思敏++秦靜++張森++劉廣迪

摘要：紅外成像技術(shù)在公安系統(tǒng)中發(fā)揮的作用越來越大，如安檢、探測、防盜、夜間偵查等，但紅外技術(shù)會(huì)受到十分復(fù)雜的噪聲影響，使得紅外圖像所能得到的信息量較為局限?？梢岳肍PGA優(yōu)秀的并行處理能力，再結(jié)合諸如邊緣檢測，濾波平滑處理等算法的合理搭配，對(duì)紅外圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，讓紅外技術(shù)在公安領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。

關(guān)鍵詞：公安；紅外技術(shù)；圖像增強(qiáng)；算法

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2016）20-0177-03

公安事業(yè)的發(fā)展離不開科技的強(qiáng)大支撐，為響應(yīng)公安部提出的堅(jiān)持向科技要警力，要戰(zhàn)斗力，把科學(xué)精神、科技手段和高新技術(shù)裝備應(yīng)用到各項(xiàng)公安工作中去，堅(jiān)持以科技強(qiáng)警的號(hào)召，近年來全國各級(jí)公安機(jī)關(guān)通過整合現(xiàn)有的各種圖像技術(shù)資源，進(jìn)一步完善公安圖像偵察和安全防范系統(tǒng)，為公安預(yù)防與探測、偵查與破案提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。近年來，隨著紅外成像技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，紅外技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用與安檢、探測、防盜、夜間偵查等公安的諸多領(lǐng)域[1]。但是由于紅外成像容易受到拍攝時(shí)具體環(huán)境的噪聲影響，導(dǎo)致紅外成像的圖像效果普遍不夠理想。紅外圖像的高背景低對(duì)比度，信噪比低和灰度范圍較窄等問題都會(huì)減少圖像中能夠提取出的有用信息量，因此，必須要對(duì)質(zhì)量下降后的紅外圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)乃惴ㄔ鰪?qiáng)處理，提高紅外圖像成像的質(zhì)量，使我們得到的紅外圖像更適用于人眼的視覺觀察，有利于公安部門進(jìn)行安全防范，預(yù)測預(yù)警，偵查破案等工作的開展。

提高紅外圖像質(zhì)量的方法有兩種，一種是提高紅外探測器的性能，使我們盡可能地得到可辨識(shí)度高的圖像；第二種是在紅外探測器的電子處理部分加入可以實(shí)時(shí)進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理的功能，通過有選擇性的處理來突出一些機(jī)器或人所感興趣的信息，剔除一些無用的噪聲信息，以此來提高圖像可獲取的信息量。在公安實(shí)戰(zhàn)中，各地區(qū)各部門經(jīng)濟(jì)條件，差異較大，提高紅外探測器的性能一方面難度較大，近幾年中，紅外探測器的研發(fā)也沒有太舉世矚目的突破，另一方面先進(jìn)的紅外探測器價(jià)格也相對(duì)昂貴，不是每個(gè)公安系統(tǒng)都能配備得起昂貴的先進(jìn)紅外探測器來達(dá)到較高的紅外成像的目的。那么我們就要從第二種提高紅外圖像質(zhì)量的方法入手，就是在紅外測器進(jìn)行紅外成像后加入圖像增強(qiáng)功能模塊。眾所周知，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，都是基于串行結(jié)構(gòu)進(jìn)行運(yùn)算，它將具有ALU（Arithmetic logic Unit）執(zhí)行的一串邏輯電路操作或是算術(shù)通過串行的方式來執(zhí)行運(yùn)算。ALU所必要的數(shù)據(jù)則由CPU的其余部分負(fù)責(zé)提供。所以，不管我們所處理的圖像尺寸如何，數(shù)量多寡，傳統(tǒng)的串行計(jì)算機(jī)處理平臺(tái)都無法很好地適應(yīng)圖像增強(qiáng)處理工作。圖像處理的特殊性使人們開始考慮使用硬件平臺(tái)來設(shè)計(jì)并且開發(fā)圖像處理的并行性，由于硬件平臺(tái)本身就是并行運(yùn)算的，所以基于硬件平臺(tái)可以非?？焖俚剡M(jìn)行圖像增強(qiáng)等一系列的運(yùn)算。但是硬件平臺(tái)具有一些缺點(diǎn)和不足，那就是他的配置問題，只要他的配置完成，就可以非常方便快捷的進(jìn)行處理和運(yùn)算，但是如果處理的任務(wù)一旦改變，便需要重新配置這些硬件平臺(tái)，這樣的重新配置即使能夠?qū)崿F(xiàn)也是非常麻煩和困難的[2]。1985年，Xilinx公司推出了全球第一款FPGA（Field Programmable Gate Array）產(chǎn)品XC2064，預(yù)示著這一問題終于得到了解決。FPGA就是現(xiàn)場可編程門陣列，它既具備了計(jì)算機(jī)平臺(tái)所具有的靈活性又具備硬件平臺(tái)所固有的并行性，它的功能通過計(jì)算機(jī)編程語言可以很容易的進(jìn)行重新配置。FPGA具有靈活性高，容量大，并行處理能力強(qiáng)等特點(diǎn)，能夠很好地解決圖像增強(qiáng)處理問題。本文介紹了一些紅外圖像增強(qiáng)算法，通過Verilog語言將這些算法編寫出來，然后下載到FPGA開發(fā)板中來處理從紅外探測器中得到的圖像。以這樣的方法實(shí)時(shí)處理紅外圖像，得到信息量更大的紅外圖像，能夠更好地發(fā)揮紅外技術(shù)在公安系統(tǒng)中的作用。

1 紅外成像技術(shù)

1.1 紅外成像的分類

眾所周知，可見光的波長介于0.4微米到0.75微米之間，而紅外線是一種波長介于0.75微米到1000微米的電磁波，其在光譜中的位置位于可見光中紅色光之外，故稱之為紅外線。紅外線又分為近紅外線和熱紅外線，近紅外線波長介于0.75微米至2.0微米之間，而熱紅外線的波長介于2.0微米至1000微米之間。在我們所生活的自然界中，任何物體都可以輻射出不同的紅外線，因此，我們可以通過特殊的電子設(shè)備來接收物體所發(fā)出的紅外輻射，并根據(jù)我們所觀測的目標(biāo)物體與其背景所輻射出的紅外線之差形成可供我們?nèi)庋塾^察的紅外圖像。

當(dāng)今的紅外成像技術(shù)可以分為被動(dòng)紅外成像和主動(dòng)紅外成像。所謂被動(dòng)紅外成像技術(shù)，主要是我們所采用的測量儀器不主動(dòng)發(fā)出紅外，而是被動(dòng)地去接受物體所發(fā)出來的紅外輻射，由于自然界中物體溫度只要超過絕對(duì)零度，就一定會(huì)輻射出不同波長的電磁波，電磁波的波長和輻射強(qiáng)度會(huì)根據(jù)溫度的變化而隨之改變，以此為根據(jù)，我們就可以通過運(yùn)用光電技術(shù)來接收到自然界中物體自身所輻射出來的介于0.75微米到1000微米的紅外線特定波段的信號(hào)，并將這些光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，然后進(jìn)一步計(jì)算出畫面中的溫度差，從而形成可供我們視覺分辨的圖像和形狀，這樣被動(dòng)接受物體所輻射出來的紅外線來形成圖像的技術(shù)我們稱之為被動(dòng)紅外成像，通常也將它稱之為紅外熱成像技術(shù)。并將其根據(jù)溫度的不同來加入偽彩色技術(shù)，使其變得更加生動(dòng)具體形象。紅外熱成像技術(shù)可以被用在安檢中，非接觸式測量體溫，還可以用于夜間探測在監(jiān)控區(qū)域是否有未被允許進(jìn)入的人員活動(dòng)。所謂主動(dòng)紅外成像技術(shù)是指，不接受物體所輻射的紅外線，而是探測器本身主動(dòng)去發(fā)射紅外線，然后我們接收從物體上反射回來的紅外電磁波，通過信號(hào)轉(zhuǎn)換，形成肉眼所能看到的圖像和形狀。一般主動(dòng)紅外裝置都由紅外發(fā)射器、接收器、信號(hào)轉(zhuǎn)換、處理和顯示器等部分來組成。在公安系統(tǒng)中，主動(dòng)紅外成像技術(shù)應(yīng)用廣泛，可以在夜間，可見光不足的情況下，看清監(jiān)控區(qū)域，有效降低夜間犯罪的發(fā)生率。

1.2 紅外成像的特點(diǎn)

紅外成像是紅外技術(shù)和成像技術(shù)的結(jié)合體，將人或物體所發(fā)射出來的特定的紅外線波段信號(hào)轉(zhuǎn)換成人類肉眼可以分辨的圖形或圖像，紅外成像技術(shù)如同其他射線成像一樣，突破了人類的視覺障礙，讓人類可以清楚地分辨出物體表面的紅外射線分布狀況。在進(jìn)行偵查時(shí)，紅外技術(shù)可以適應(yīng)環(huán)境中的各種惡劣狀況，并且隱蔽性好，抗干擾能力強(qiáng)。在夜間或山區(qū)偵查時(shí)，由于紅外輻射的穿透性極強(qiáng)，并且可以較遠(yuǎn)距離成像，所以紅外成像技術(shù)不但有很強(qiáng)的識(shí)別能力，而且很難被犯罪嫌疑人發(fā)現(xiàn)。在安檢防范中，使用紅外技術(shù)可以在人員密集區(qū)域很容易的以非接觸式測溫來檢測出體溫異常的人員。在夜間，對(duì)比度較差和光照強(qiáng)度不足是夜晚進(jìn)行偵查和監(jiān)控的最大難點(diǎn)，在紅外夜視技術(shù)還沒有發(fā)展起來之前，只能靠肉眼或是普通攝像頭監(jiān)控目標(biāo)及周圍環(huán)境[3]。因此，夜晚也就變成了犯罪活動(dòng)的高發(fā)時(shí)段，例如搶劫、盜竊和恐怖活動(dòng)等。根據(jù)美國的一項(xiàng)調(diào)查統(tǒng)計(jì)顯示，全球有47%的犯罪活動(dòng)都發(fā)生在夜間，原因很簡單，在夜間，犯罪嫌疑人容易躲藏，更容易接近受害者，而周圍群眾稀少，犯罪現(xiàn)場不容易被發(fā)現(xiàn)，監(jiān)控?cái)z像也無法有效的捕捉拍攝到犯罪畫面，無法形成證據(jù)，這使得犯罪嫌疑人更加肆意妄為。包括軍事襲擊，行軍等都會(huì)選在夜間進(jìn)行。而主動(dòng)紅外成像技術(shù)問世以來，很好地解決了夜視盲區(qū)的問題，它不依靠自然光，自身發(fā)射紅外線反射成像，也不會(huì)讓犯罪嫌疑人輕易發(fā)現(xiàn)，為公安破案提供強(qiáng)有力的證據(jù)。而且現(xiàn)今的紅外成像已經(jīng)將紅外光、可見光以及激光成像結(jié)合在一起，紅外成像技術(shù)所能得到的圖像越來越清晰。

但是由于紅外圖像容易受到外界許多因素的影響，諸如大氣衰減、遠(yuǎn)距離傳輸?shù)葧?huì)導(dǎo)致我們得到的圖像視覺效果不佳，空間相關(guān)性較強(qiáng)、對(duì)比度不高。我們身邊無處不在的噪聲還有紅外探測器自身的噪聲都會(huì)影響紅外圖像的畫質(zhì)，降低它的信噪比，會(huì)使得圖像呈現(xiàn)一種非均勻的圖像畸變、串?dāng)_和固定形狀噪聲等，這都會(huì)讓紅外圖像無法和正常攝像頭所拍攝到的畫面相媲美。人類對(duì)彩色圖像的敏感度較高，但是對(duì)于紅外成像技術(shù)所得到的灰度圖像的敏感度就差很多了，會(huì)感覺到其分辨率較差，能從其中得到的有用信息非常局限。紅外圖像作為一種灰度圖像，其圖像較為暗淡，致使目標(biāo)物與背景之間的對(duì)比度低，使得邊緣不夠用清晰，圖像中存在較大的噪聲?？偟膩碚f紅外圖像的兩大特點(diǎn)就是圖像噪聲問題和邊緣模糊問題。針對(duì)這兩種問題，本文介紹了均值、中值濾波算法和邊緣檢測算法，以此來提高圖像質(zhì)量。

2 紅外圖像噪聲分析

紅外圖像復(fù)雜的噪聲主要來源于儀器內(nèi)部所帶來的一系列的變化和自然界各種其他電磁波的干擾，所以我們無法得到如電視圖像那樣，信噪比高的畫面。紅外圖像的噪聲具有不同的來源、種類，甚至形狀都不盡相同，這也導(dǎo)致了紅外圖像噪聲的復(fù)雜性，如顆粒狀噪聲和帶狀噪聲都是其比較常見的噪聲。紅外圖像噪聲所表現(xiàn)出的復(fù)雜性也導(dǎo)致了其具有一定的不可預(yù)見性。

眾所周知，紅外熱成像系統(tǒng)優(yōu)點(diǎn)很吸引人眼球，但其缺點(diǎn)也十分顯著，此系統(tǒng)中的紅外焦平面陣列會(huì)引起圖像的非均勻性，這是由于紅外焦平面陣列中各個(gè)探測元的結(jié)構(gòu)尺寸不相同、響應(yīng)率不均勻、讀出電路自身和探測器的耦合性不一致等各種因素導(dǎo)致的。并且溫度、放大器和熱噪聲夜視圖像不清晰的主要因素，其中紅外圖像噪聲的最主要因素是溫度噪聲和熱噪聲這一類的白噪聲（white noise）[4]。由于紅外噪聲的復(fù)雜性和不可預(yù)見性，所以想要通過一種算法或幾種算法是很難將其根除的，所以我們通常是通過多種算法的結(jié)合使用，突出紅外圖像中人們所感興趣的信息，抑制人們所不感興趣的信息，使圖像達(dá)到或者更加接近我們所理想的水平。

在圖像中，噪聲往往是圖像像素中突變的點(diǎn)，我們可以通過一定的運(yùn)算將這些突變的點(diǎn)去除，這樣就做到將噪聲點(diǎn)濾除，使圖像變得平滑。下面將簡單介紹我們常用的兩種算法來濾除紅外圖像的噪聲。

3 紅外圖像去噪算法

3.1 均值濾波算法

均值濾波（Mean filtering）是在我們所要處理的圖像中指定一個(gè)模板，模板可以是的一個(gè)正方形像素點(diǎn)的集合，其中包括了要處理的像素點(diǎn)和其周圍的8個(gè)相鄰的像素點(diǎn)，通過計(jì)算出這個(gè)模板中所有像素點(diǎn)灰度值的平均值，用這個(gè)平均值來取代中間需要處理的像素點(diǎn)原來的灰度值，來達(dá)到抑制像素點(diǎn)突變的情況，然后讓此模板遍歷整個(gè)圖像，這樣就達(dá)到了紅外圖像平滑處理的目的。假設(shè)我們現(xiàn)在需要處理的圖像是，處理后的圖像為，圖像像素大小是，圖像的沖擊響應(yīng)為，大小為，最終圖像經(jīng)過運(yùn)算后輸出的灰度值為：

均值濾波的優(yōu)點(diǎn)在于公式較為簡單并且運(yùn)算速度快，它又被稱為線性濾波。但是均值濾波的缺點(diǎn)也很明顯，它會(huì)將圖像的一些人們所需要看到的細(xì)節(jié)也處理掉，使得圖像邊緣變得模糊。

3.2中值濾波算法

中值濾波（Median filtering）也需要指定一個(gè)模板，這個(gè)模板通常是或者是的一個(gè)區(qū)域，它通過計(jì)算這個(gè)區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)灰度值的中值，然后用這個(gè)中值去代替所要處理的像素點(diǎn)的灰度值，使得讓需要處理的像素值接近真實(shí)值，來達(dá)到去除噪聲的目的。比起均值濾波去噪法，這樣的去噪方法會(huì)保留圖像邊緣等一些信息，是一種非線性濾波。假設(shè)需要處理的圖像是，處理后的圖像是，則處理結(jié)果為：

其中W就是我們所指定的或者是的二維模板，而它的區(qū)域的形狀也可以不同，如圓形、方形、環(huán)狀和線狀等

在FPGA編譯平臺(tái)QUARTUS II中，可以直接使用軟件所提供的2D中值濾波器模塊和2D FIR濾波器模塊，對(duì)圖像或是視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，方便快捷。其中2D中值濾波器宏功能適用于像素為，的中值濾波器的視頻或是圖像。中值濾波器可以在視頻和圖像中去除斑點(diǎn)噪聲和椒鹽噪聲的同時(shí)保持圖像邊緣的清晰。2D FIR濾波宏功能執(zhí)行2D卷積運(yùn)算時(shí)，使用的是系數(shù)為，，的矩陣。2D FIR濾波器對(duì)FPGA資源進(jìn)行高效的使用，以便在整個(gè)運(yùn)算過程中保留能夠保留完整的精度。有了合適的系數(shù)，2D FIR濾波器就可以執(zhí)行例如銳化、平滑處理和邊緣檢測等功能。你可以在運(yùn)行時(shí)通過一個(gè)Avalon-MM的從屬接口對(duì)2D FIR濾波器進(jìn)行配置以改變它系數(shù)的值。

4 紅外圖像邊緣檢測算法

一幅圖像我們可以把它看作是一個(gè)矩陣，而矩陣中的值便是這幅圖像的連續(xù)灰度值函數(shù)的取樣點(diǎn)。眾所周知，所謂邊緣就是指圖像中畫面變化最顯著的位置，它表現(xiàn)在函數(shù)中，就是灰度值函數(shù)有著最大變化的地方?；叶戎岛瘮?shù)的變化程度我們可以用梯度值來衡量，梯度值越大灰度值函數(shù)的變化也就越大，梯度的定義為：

其中和的值可以用多種算子進(jìn)行計(jì)算，諸如Sobel、Prewitt和Roberts算子，上述幾種邊緣檢測算子都是基于一階導(dǎo)數(shù)的梯度算子，我們以Sobel算子為例。假設(shè)我們所要處理的圖像像素值矩陣為（6），（7）和（8）是Sobel算子在水平和豎直方向上的卷積核，其中是我們要處理的像素點(diǎn)，那么我們需要將領(lǐng)域內(nèi)的每個(gè)像素值和（7）、（8）分別做卷積運(yùn)算，所以我們需要知道到每個(gè)點(diǎn)的像素值。

通過公式（9）我們便可以計(jì)算出圖像中每個(gè)領(lǐng)域的點(diǎn)的和的值，將其取絕對(duì)值后相加便得到了公式（5）的結(jié)果，令與閥值進(jìn)行比較，如果大于閥值則該點(diǎn)被稱為邊界點(diǎn)，如此，就實(shí)現(xiàn)了圖像的邊緣檢測，其中閥值是通過對(duì)紅外圖像灰度直方圖的分析得出的，并通過經(jīng)驗(yàn)作進(jìn)一步調(diào)整[5]。

5 結(jié)束語

本文通過分析現(xiàn)今公安系統(tǒng)的需求和發(fā)展目標(biāo)，看到了紅外成像技術(shù)在公安領(lǐng)域中深入應(yīng)用后所能帶來的好處。詳細(xì)介紹了紅外成像技術(shù)的原理和分類。對(duì)紅外成像技術(shù)所得到的圖像存在的不足進(jìn)行分析，介紹了在紅外探測器加裝圖像增強(qiáng)功能模塊的可行性和幾種可用于紅外圖像增強(qiáng)算法的原理。通過多種算法的合理應(yīng)用并與FPGA強(qiáng)大的并行處理能力的配合，一定可以讓紅外圖像越來越接近人們所期望的成像效果，并在安檢，夜視偵查等各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮越來越大的作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]GonzalezRC， WoodsRE.數(shù)字圖像處理[M].阮秋琦，阮宇智譯.北京：電子工業(yè)出版社.

[2]朱明，魯劍鋒.基于 DSP+FPGA 結(jié)構(gòu)圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).計(jì)算機(jī)測量與控制，2004（9）：866-869.

[3]蔡毅.對(duì)紅外熱成像技術(shù)發(fā)展的幾點(diǎn)看法.紅外技術(shù)，2005，22（2）：2-6.

[4]李琳琳.基于FPGA紅外圖像處理算法的研究[D].遼寧大學(xué)2011.

[5]楊新華，寇為剛.基于FPGA的 Sobel 算子圖像邊緣檢測算法.儀表技術(shù)與傳感器，2013（1）：102-104.