《红外热成像仪图像处理技术文献综述》

红外热成像仪图像处理技术文献综述

随着红外热成像技术的发展，红外热成像仪在工业、医疗、安防等领域的应用越来越广泛。在这一过程中，图像处理技术也变得越来越重要。本文将对近年来红外热成像仪图像处理技术的发展进行综述。

一、图像去噪

在红外热成像仪图像采集过程中，由于环境的复杂性和传感器本身的噪声等原因，图像往往存在着一定的噪声。因此，在红外热成像图像处理过程中，去除噪声是一项十分重要的工作。近年来，研究人员提出了许多去噪算法，如小波去噪算法、基于全变异模型的去噪算法等。

二、图像增强

图像增强是为了突出图像中的目标并提高图像的可视性和识别率。在红外热成像图像处理中，图像增强算法有很多种，如直方图均衡化、自适应直方图均衡化、小波分析等。

三、目标检测与跟踪

在红外热成像图像中，往往存在着一些需要检测的目标，如人体、机器设备等。因此，目标检测与跟踪是红外热成像图像处理中的一个重要研究方向。近年来，研究人员提出了很多目标检测与跟踪算法，如基于深度学习的目标检测算法、基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法等。

四、红外热成像图像分类

红外热成像图像分类是红外热成像技术的一个重要应用。通过对红外热成像图像的分类，可以实现对不同目标的自动识别和分类。近年来，研究人员提出了许多红外热成像图像分类算法，如基于卷积神经网络的分类算法、基于循环神经网络的分类算法等。

综上所述，红外热成像仪图像处理技术在近年来得到了很大的发展，图像去噪、图像增强、目标检测与跟踪以及红外热成像图像分类等方面都有了很多的研究成果。相信随着技术的不断发展，红外热成像仪图像处理技术会得到更加广泛的应用和研究。