基于多角度融合的太赫兹隐物体检测

论文摘要

太赫兹辐射对人体衣物,包裹等材料具有很好的穿透性,同时它的光子能量仅为现在广泛用于安检的X射线的1/106,因此不会对人体电离伤害,因此被认为有望取代X射线或毫米波来对人体进行是否携带有危险物品的检测。(1)针对太赫兹安检图像信噪比低、分辨率不高这一特点,本文引入了灰度增强与非局部均值滤波算法,灰度增强选择合理的阈值,去除了图像中的伪影,有利于图像的去噪,而非局部均值滤波算法,既降低了太赫兹图像的噪声,又保留图像中危险物品的细节,使其不被模糊;针对非局部均值滤波耗时长这一特点,对非局部均值滤波算法进行加速改进,通过引入一个积分图像,使同方向上的邻域相似度对比不需要重复计算,大大降低了算法的复杂度,使非局部均值滤波算法运行时间从原来的180秒到加速后最快的2.561秒,加速了近70倍,因此在实时的太赫兹安检中也能得以应用。(2)利用阈值分割,结合高帽变换,通过设计合理的结构元素,增强与突出了太赫兹图像中的危险物品,并基于canny算子对太赫兹图像进行边缘提取。(3)经过上述处理后的图像并没有增加有效信息,因此引入了图像配准的思想,选用质量较好的图像作为参考图像,并对输入图像做弱化处理,再通过上述图像处理算法,并控制配准的步长与迭代次数,优化配准效果,对由同一传感器获得的多个不同角度的太赫兹图像选出合适质量的图像进行融合,使参考图像中原本模糊不全的部分得到增强,通过边缘提取获取了更清晰更完整的危险物品。对原本携带枪具但枪托部分缺少的太赫兹图像进行融合后能够还原出枪托,还抵消了大部分人体躯干的信息,取得了很好的检测效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
•   1.1 太赫兹技术研究现状
•   1.2 太赫兹成像技术在安检中的应用
•   1.3 课题的目的与意义
•   1.4 本文结构
• 2 图像增强与去噪
•   2.1 概述
•   2.2 图像增强算法
•   2.3 图像去噪
•   2.4 本章小结
• 3 太赫兹图像分析及识别
•   3.1 太赫兹图像的阈值分割
•   3.2 太赫兹图像的边缘提取技术
•   3.3 太赫兹图像的灰度形态学处理
•   3.4 本章小结
• 4 太赫兹图像的配准与融合
•   4.1 图像配准与融合
•   4.2 太赫兹图像的配准与融合
•   4.3 本章小结
• 5 总结与展望
•   5.1 结果对比分析
•   5.2 未来工作展望
• 致谢
• 参考文献

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 欧阳琴

导师: 罗志祥

关键词: 太赫兹图像,隐藏危险物品检测,非局部均值去噪,高帽变换,图像配准

来源: 华中科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 物理学,无线电电子学,计算机软件及计算机应用

单位: 华中科技大学

分类号: O441.4;TP391.41

DOI: 10.27157/d.cnki.ghzku.2019.002943

总页数: 63

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