Au cours des dernières décennies, l’effort sur les applications de capteurs infrarouges a largement progressé dans le monde. Mais, une certaine difficulté demeure, en ce qui concerne le fait que les objets ne sont pas assez clairs ou ne peuvent pas toujours être distingués facilement dans l’image obtenue pour la scène observée. L’amélioration de l’image infrarouge a joué un rôle important dans le développement de technologies de la vision infrarouge de l’ordinateur, le traitement de l’image et les essais non destructifs, etc. Cette thèse traite de la question des techniques d’amélioration de l’image infrarouge en deux aspects, y compris le traitement d’une seule image infrarouge dans le domaine hybride espacefréquence, et la fusion d’images infrarouges et visibles employant la technique du nonsubsampled Contourlet transformer (NSCT). La fusion d’images peut être considérée comme étant la poursuite de l’exploration du modèle d’amélioration de l’image unique infrarouge, alors qu’il combine les images infrarouges et visibles en une seule image pour représenter et améliorer toutes les informations utiles et les caractéristiques des images sources, car une seule image ne pouvait contenir tous les renseignements pertinents ou disponibles en raison de restrictions découlant de tout capteur unique de l’imagerie. Nous examinons et faisons une enquête concernant le développement de techniques d’amélioration d’images infrarouges, et ensuite nous nous consacrons à l’amélioration de l’image unique infrarouge, et nous proposons un schéma d’amélioration de domaine hybride avec une méthode d’évaluation floue de seuil amélioré, qui permet d’obtenir une qualité d’image supérieure et améliore la perception visuelle humaine. Les techniques de fusion d’images infrarouges et visibles sont établies à l’aide de la mise en oeuvre d’une mise en registre précise des images sources acquises par différents capteurs. L’algorithme SURF-RANSAC est appliqué pour la mise en registre tout au long des travaux de recherche, ce qui conduit à des images mises en registre de façon très précise et des bénéfices accrus pour le traitement de fusion. Pour les questions de fusion d’images infrarouges et visibles, une série d’approches avancées et efficaces sont proposés. Une méthode standard de fusion à base de NSCT multi-canal est présente comme référence pour les approches de fusion proposées suivantes. Une approche conjointe de fusion, impliquant l’Adaptive-Gaussian NSCT et la transformée en ondelettes (Wavelet Transform, WT) est propose, ce qui conduit à des résultats de fusion qui sont meilleurs que ceux obtenus avec les méthodes non-adaptatives générales. Une approche de fusion basée sur le NSCT employant la détection comprime (CS, compressed sensing) et de la variation totale (TV) à des coefficients d’échantillons clairsemés et effectuant la reconstruction de coefficients fusionnés de façon précise est proposée, qui obtient de bien meilleurs résultats de fusion par le biais d’une pré-amélioration de l’image infrarouge et en diminuant les informations redondantes des coefficients de fusion. Une procédure de fusion basée sur le NSCT utilisant une technique de détection rapide de rétrécissement itératif comprimé (fast iterative-shrinking compressed sensing, FISCS) est proposée pour compresser les coefficients décomposés et reconstruire les coefficients fusionnés dans le processus de fusion, qui conduit à de meilleurs résultats plus rapidement et d’une manière efficace. / In recent decades, the endeavor on infrared sensor applications has been proceeding widely all through the world. But there are some problems, namely that the targets are not clear enough or cannot be distinguished easily in the image obtained for the observed scene. Infrared image enhancement has been playing a significant role of an early stage technology in infrared computer vision, image processing and non-destructive testing, etc. This thesis addresses the issue of infrared image enhancement techniques in two aspects, including the single infrared image processing in hybrid space-frequency domain, and the infrared-visible image fusion employing the nonsubsampled Contourlet transform (NSCT) technique. The image fusion can be considered as being the further exploration of the model of singe infrared image enhancement, while it combines the infrared and visible images altogether into one image to represent and protrude all useful information and characteristics from the source images, by reason that a single image could not contain all relevant or available information in terms of the restrictions stemming from any single sensor of imaging. After the investigation and review for the development of infrared image enhancement techniques, in the topic of single infrared image enhancement, a hybrid-domain enhancement scheme with a threshold-improved fuzzy evaluation method is proposed, which achieves superior image quality and human visual perception. Infrared and visible image fusion techniques are established upon the implementation of accurate registration for source images acquired by different sensors. The SURF-RANSAC algorithm is applied in the registration issue all through the entire research work, which ensures us to receive very precisely registered images and to benefit further for the fusion processing. For the infrared-visible image fusion issues, a series of advanced and effective approaches are proposed. A multi-channel NSCT-based standard fusion method is presented as a reference for the subsequently proposed fusion approaches. An Adaptive-Gaussian NSCT and Wavelet Transform (WT) based joint fusion scheme is proposed, which obtains better fusion outcomes than the general non-adaptive methods. A NSCT-based fusion approach employing compressed sensing (CS) and total variation (TV) to sample coefficients sparsely and reconstruct fused coefficients accurately is proposed, which receives much better fusion results through pre-enhancing the infrared image and decreasing the redundant fusion coefficients information. A NSCT-based fusion scheme using fast iterative-shrinking compressed sensing (FISCS) technique is proposed to compress the decomposed coefficients and reconstruct the fused coefficients in the fusion process, which is able to achieve better results more rapidly and effectively.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/26993 |
| Date | 24 April 2018 |
| Creators | Zhang, Qiong |
| Contributors | Maldague, Xavier |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xxvii, 118 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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