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2.1 红外图像应用原理
一般情况下观测目标要比背景呈现出的热辐射能量较高，抗干扰的能力就比较优越。因此可以通过探测物体的热辐射能量来获取图像相关信息实现成像[1]。
物体温度可以通过所得的红外图像的灰度来反应，如图2.1（a）中有区域较周围更亮是因为该区温度较高，反之则温度较低。但是考虑到红外图像在形成过程中受到大气吸附以及其他不可抗力的影响，导致捕获的热辐射不足以至于红外图像成像不清，不利于人眼观察。
除了红外图像，直方图也能提供很多图像信息，能帮助观察者分析图像[2]。它最主要的功能就是提供像素在各个区域具体灰度量多少的情况。虽然我们从直方图中无从知晓对应像素的具体位置，但并不影响我们对整个图像的分析，因为直方图能提供一幅图像的像素、亮度等相关信息。从直方图中观察者能获取不少信息——譬如微光图像中的灰度值占据灰度级范围较小。
图a 红外图像 图b 直方图
图2.1 红外图像及其直方图
红外图像直方图有如下特点：a.存在至少一个峰值；b.灰度不足容易导致成像效果不清或者难以区分；c.多数像素的灰度聚集在小范围内导致细节丢失。
2.2 颜色空间
颜色空间也被称为色彩模型，它的创立主要为了使用大众普遍接受的方式来说明某些色彩。它的提出到现在已经有上百种，其中的变化大都只是局部的，而且仅在特定的领域适用，但不同的算法所需要的空间却又可以互相转换，常见的色彩空间有：RGB、YUV、 等。
1.RGB颜色空间
RGB空间是由红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）组成，它是根据颜色混合原理定义出来的，绝大多数色彩可以通过三种原色作为三种元素按照一定比例混合得到[3]。基于此，像素的颜色可以用组合 来表示。譬如可以用来三个值均为0表示黑色，均为饱和值255表示白色，当三个值中某个值达到最大255，其他两个数值都为0，如(255,0,0)来表示饱和的红色分量，而在灰度图像中RGB三个数值相同[4]。
RGB色彩空间几乎可表示所有的颜色，但它并没有被科研领域采用，因为RGB空间难以对颜色的饱和度、亮度和色调间区别处理并对细节进行数字化地调整，也导致了RBG空间下成像效果不佳。
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