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光电图像处理技术与红外

图像采集与传感器
- 可见光传感器：基于CCD或CMOS技术，通过光子转换为电信号获取图像。
- 多光谱/高光谱传感器：捕捉不同波段的电磁波，用于物质成分分析。
- 应用场景：安防监控、医学影像、卫星遥感等。
图像预处理
- 去噪：高斯滤波、中值滤波、自适应滤波。
- 增强：直方图均衡化、Gamma校正、锐化处理。
- 几何校正：畸变矫正、透视变换。
- 表格对比：不同去噪方法的适用场景
  | 方法 | 优点 | 缺点 |
  |—————|————————|————————|
  | 高斯滤波 | 平滑噪声，保留细节 | 边缘模糊 |
  | 中值滤波 | 有效去除椒盐噪声 | 对细纹理破坏较大 |
  | 自适应滤波 | 保留边缘，动态调整 | 计算复杂度高 |
特征提取与目标识别
- 传统方法：SIFT、SURF、HOG特征提取，结合SVM分类。
- 深度学习：卷积神经网络（CNN）自动提取特征，适用于复杂场景。
- 实例：人脸识别、车牌检测、缺陷分类。
图像压缩与存储
- 有损压缩：JPEG（离散余弦变换）、HEVC（高效视频编码）。
- 无损压缩：PNG（DEFLATE算法）、RAW格式。
- 选择依据：平衡存储空间与图像质量。

红外成像基础
- 原理：基于物体热辐射（波长8-14μm），通过红外探测器将辐射转换为电信号。
- 探测器类型：
  | 类型 | 工作温度 | 灵敏度 | 成本 |
  |—————|—————-|————–|————–|
  | 非制冷型 | 室温 | 中等 | 低 |
  | 制冷型 | 低温（< -100℃）| 高 | 高 |
  | 量子阱型 | 室温 | 高（理论） | 较高 |
红外图像特点
- 优势：穿透烟雾、夜间可视、温度差异敏感。
- 挑战：分辨率低、噪声大、对比度不足。
- 典型应用：
  - 军事：夜视仪、导弹制导。
  - 工业：设备过热检测、电力巡检。
  - 医疗：体温筛查、血管成像。
红外与可见光融合技术
- 目的：结合空间细节与温度信息，提升目标识别精度。
- 方法：
  - 像素级融合：直接叠加或加权融合。
  - 特征级融合：提取边缘、纹理后融合。
  - 决策级融合：独立分析后综合判断。
- 案例：自动驾驶中，红外+可见光实现全天候环境感知。