基于双域分解的夜间车辆红外图像研究

夜间车辆交通红外图像光照不均,导致车辆图像细节纹理较弱,识别难度较大。为此,提出基于双域分解的夜间车辆交通红外偏振图像增强方法。采用改进Retinex低照度图像光照补偿算法,分解图像为低频图像与高频图像,对低频图像去雾、优化其对比度,对高频图像去噪与增强,合成低频、高频图像实现夜间车辆交通红外偏振图像增强。实验测试结果证明,对比传统方法,所提方法增强后图像亮度与对比度得以优化,且细节信息更丰富,具有理想的视觉效果。