Contourlet變換是一種具有多方向性、多尺度性的多維函數(shù)表示方法，不僅具有小波變換的多分辨率和時頻局部化特性，還具有很好的方向性和各向異性，將它應(yīng)用于圖像增強，能更好地保留圖像邊緣和紋理信息。Peng Z.等人提出了一種基于Contourlet變換與模糊理論相結(jié)合的紅外圖像增強算法，該算法更能有效地抑制噪聲，增強圖像的對比度，突出圖像的邊緣與細節(jié)紋理信息。ZhangXiaojie等人提出了一種基于Contourlet變換和混沌粒子群優(yōu)化（particles warm optimization）的紅外圖像增強方法，該方法提高了圖像的整體對比度和改善了弱細節(jié)的局部對比度。但是Contourlet變換不具備平移特性，易存在頻譜混疊現(xiàn)象，因此XieYi等人提出了一種非子采樣輪廓波變換（nonsubsampled contourlet transform，NSCT）的圖像增強方案，通過實驗證實了，該方案在增強圖像細節(jié)的同時，也增強了圖像的對比度。

數(shù)字細節(jié)增強技術(shù)（digital detail enhancement）由美國FLIR公司提出，是一種能夠保留高動態(tài)范圍圖像細節(jié)的非線性圖像處理方法，有利于人們對物體關(guān)鍵信息的獲得。該方法是目前對紅外圖像進行增強處理最有效的方法之一，但其具體算法并未公布，因此眾多學者也基于此方法的思想進行深入的研究。董靜等人提出了基于DDE思想的紅外圖像動態(tài)范圍壓縮細節(jié)增強算法，該算法在全面增強圖像細節(jié)的同時能夠抑制圖像背景中的雜波，增強弱小目標，滿足圖像顯示視覺效果的同時，有利于在圖像上進行目標提取，該算法與其他算法對比結(jié)果如圖3所示?？梢詮膶Ρ葓D像明顯的觀測出采用DDE技術(shù)在圖像的紋理、輪廓等細節(jié)部位顯示效果突出，且色彩對比度清晰，成像質(zhì)量高于其他算法。

圖3 算法結(jié)果

劉婷婷等人在DDE數(shù)字細節(jié)增強技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，提出了一種新的基于圖像分層處理的紅外圖像細節(jié)增強算法。該算法根據(jù)灰度分布特點將圖像分為基圖部分和細節(jié)圖部分，對于基圖部分采用兩端截取式的灰度線性映射方法，針對細節(jié)圖，作者提出了S曲線灰度變換方法。經(jīng)實驗證明該算法在視覺效果上得到改善，細節(jié)信息得到有效增強。國防科技大學、北京理工大學、重慶大學、電子科技大學等高校圍繞DDE技術(shù)在紅外圖像細節(jié)增強算法方面進行了大量的實驗研究，獲得了質(zhì)量更高的紅外圖像。

3 紅外圖像的識別

3.1 常用紅外圖像識別方法簡介

紅外圖像的預(yù)處理往往只是將被測缺陷以適合人眼觀察的狀態(tài)從復雜的背景圖中顯現(xiàn)出來，但這只能解決部分問題。圖像進一步的處理，則需要針對性更強的方法，如在無損檢測中，目前應(yīng)用最為廣泛的圖像分割方法有：邊緣檢測和區(qū)域生長法。邊緣檢測的目的是檢測出圖像中亮度變化較大的點，主要是物體的邊緣和背景處。其通常分為兩類，一是通過圖像一階導數(shù)的最值來檢測邊緣，如Sobel、Canny算子；二是通過圖像二階導數(shù)的零值來獲取邊緣，如Laplace算子。這些算子都是圖像處理中常用算子，故不作過多解釋；區(qū)域生長法的實質(zhì)是從一個小區(qū)域或像素點開始，將周圍與其特征相近的像素點融合，從而形成更大的區(qū)域。由于初始種子的選擇，該方法容易出現(xiàn)過生長或者欠生長等問題。因此，區(qū)域生長法的改進也一直是研究人員的工作重點。

在無損檢測領(lǐng)域中，常用的圖像缺陷特征提取的方法有：主成分分析（principal component analysis）、獨立成分分析（independentcomponent analysis）、脈沖相位法（pulse phase infrared thermography）、溫度信號重構(gòu)法（thermal signal reconstruction）等方法。主成分分析法是一種將多指標化為少量綜合指標的方法。圖像的本質(zhì)是像素矩陣，通過線性變換降低維度，要求得到的綜合變量要盡可能多的包含原始圖像信息，且各不相關(guān)。雖然該方法降低了信息的復雜度，但也丟失了一部分原始圖像的特征；獨立成分分析法是在主成分分析法上進一步發(fā)展而來，其目的是將獲得的數(shù)據(jù)進行某種線性解分，使其分解為統(tǒng)計獨立的成分。該方法解決了主成分分析法難以消除非高斯信號之間關(guān)聯(lián)性的問題，但這也是使用獨立成分分析法的一個前提；脈沖相位法是將獲得的每個像素值對應(yīng)的溫度信號做傅里葉變換，進而作頻譜分析。其依據(jù)不同頻率的熱輻射在不同深度和大小的缺陷中傳播和反射的結(jié)果不同，由此獲得材料中的缺陷信息，但是該方法受環(huán)境影響因素較大。溫度信號重構(gòu)法主要是利用表面溫度在物體和空間上的變化信息，對紅外圖像每個像素值的時間信息進行處理，將對應(yīng)點溫度響應(yīng)曲線從時域轉(zhuǎn)換到對數(shù)域，從而增強圖像信息。

在復雜的工程環(huán)境下，任何單一方法都無法滿足實際需求，因此，多種方法的結(jié)合和完善才是研究的重點。