基于自适应条件直方图均衡的红外图像细节增强算法

红外图像普遍存在对比度低、细节不清晰、边缘特征不突出等问题。针对这些问题,本文提出了一种自适应条件直方图均衡的红外图像细节增强算法。采用引导滤波将红外图像分解为背景层和细节层;然后采用自适应阈值邻域条件直方图结合对比度受限直方图均衡方式,对背景层图像进行灰度压缩和对比度增强;接着利用引导滤波的中间计算结果构造滤噪掩模,在对细节层进行增强的同时有效滤除背景噪声;最后将背景层和细节层处理结果进行线性融合得到细节增强后红外图像。主观评价和客观数据计算表明,本文提出的红外图像细节增强算法无须手动调节参数即可实现对各类场景的自适应,可以在抑制噪声的前提下,有效增强图像细节,并提升图像整体对比度水平。对算法进行了嵌入式移植,显示效果和资源占用表明算法具有很强的工程化应用水平。     

一种基于引导滤波图像分层的红外图像细节增强算法

为了解决高动态红外图像在常规显示设备上显示时容易出现图像整体对比度低、弱小目标细节模糊等问题,提出了一种基于引导滤波图像分层的红外图像细节增强算法,并从算法理论分析和仿真结果两方面验证了引导滤波具有更好的边缘保持能力,能有效避免增强后出现\     

一种结合PE的高动态范围红外图像压缩及细节增强算法

针对在提升高动态范围红外图像中潜在或弱小目标细节的同时,还需兼顾噪声抑制、对比度增强的问题,提出了一种基于引导滤波图像分层的动态范围及细节增强算法.对背景层采用平台直方图均衡算法进行压缩,对细节层先采用中值滤波进行去噪,再采用非线性映射对细节中潜在的弱小目标细节进行增强,最后按照一定权重合并得到细节增强后的图像.综合主、客观实验结果,相对于映射类、直方图均衡、双边滤波分层增强等算法,该算法能够在动态范围压缩的过程中提高红外图像目标场景的对比度,突显其纹理特征,取得良好的细节增强效果.     

一种结合单尺度Retinex与引导滤波的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中图像对比度低、细节信息丢失与过度增强等问题,提出了一种单尺度Retinex与引导滤波相联合的红外图像增强方法。首先根据Retinex算法,利用主特征提取法获取原始图像的照射分量和反射分量,对照射分量采用平台直方图增强其对比度;然后利用局部方差加权引导滤波将反射分量分解为基本层和细节层,对两层分量的图像分别进行对比度和细节增强操作;最后将各个层次的结果按照合适的权重因子进行融合得到增强红外图像。实验结果表明,相比于其他增强算法,本文所提方法能更有效地提高红外图像的整体对比度,突出其细节特征,增强后的3组图像的信息熵和平均梯度平均值分别为9.7373和5.6922,相较于原图像分别提升了2.7499和3.8296。     

基于多尺度加权引导滤波的红外图像增强方法

现有的红外图像存在细节模糊、边缘和纹理不清晰的问题。针对上述问题,本文提出一种基于加权引导滤波的红外图像增强方法。首先,将图像通过带转向核的多尺度加权引导滤波进行分层处理,得到多幅含有细节信息的细节层图像和基础层图像;接着,对细节层采用基于Markov-Possion的最大后验概率算法和Gamma校正算法对细节层进行增强;然后,对基础层采用限制对比度的自适应直方图均衡算法进行对比度拉伸,最后,进行线性融合得到增强后的图像。综合主、客观实验结果,得出本文方法具有良好的细节增强效果,处理后的图像边缘和纹理信息比较突出,且算法在信息熵（IE）,熵增强（EME）和平均梯度（AG）3个指标都有较优的计算结果。基本满足红外图像细节得到增强,边缘纹理清晰的需求。     

基于子带分解多尺度Retinex的红外图像自适应细节增强

为实现高动态范围红外图像压缩和高亮区与阴影区细节增强,提出一种基于子带分解多尺度Retinex自适应细节增强方法。利用子带分解多尺度Retinex获取三个独立光谱子带;利用引导滤波将各子带分为细节层和基础层;之后依据子带特性设计细节增强权值基函数,自适应实现红外图像细节增强;针对输出图像平滑区灰度不均匀特点,自适应求取Gamma曲线实现灰度映射。实验结果表明:经本文算法处理后图像阴影区与高亮区细节得到明显增强,全局视觉效果良好。客观测评结果表明:本文算法有效增强图像细节信息,并且与经典基于双边滤波的细节增强算法比较,本文算法耗时没有增加。     

一种基于粗糙集的红外图像多维降噪算法

针对红外图像噪声复杂多变,在抑制噪声的同时,还需要兼顾细节增强的问题,本文提出了一种基于粗糙集的红外图像多维降噪算法.对采集到的红外图像通过引导滤波进行分层后运用粗糙集理论进一步多维度的分层,分别处理后合并还原得到输出图像.综合对比主观观察与客观评价指标,该算法能够对红外图像降噪有良好效果,对弱小目标细节有良好的增强效...     

基于改进引导滤波分层技术的红外图像增强算法

针对高动态范围红外图像在压缩显示过程中容易出现对比度低、细节模糊,以及传统增强算法在处理连续多帧的红外图像时亮度跳变的问题,提出了一种基于改进引导滤波分层技术的红外图像增强算法。该算法使用改进引导滤波对图像进行分层,从而得到质量更高的原始细节层,并使用噪声掩膜技术对其去噪;基础层使用改进的直方图均衡算法提升对比度;增强后的基础层与细节层加权融合,再通过基于神经网络的自适应伽马校正得到亮度恒定的增强图像。实验表明,相较对比算法,该算法在平均梯度上提升了2.8左右、在对比度增强测量指标上提升了10左右,同时使帧间亮度方差下降到了0.1,说明该算法具有较好的细节增强效果和亮度稳定性。     

融合边缘信息的对比度增强算法

针对红外图像中对比度低,细节不清晰,视觉效果模糊等问题,提出一种结合边缘信息的对比度增强算法.首先,使用引导滤波将原始红外图像分解为基础图像和细节图像,并且通过使用对比度限制的直方图均衡来处理基础图像,提高图像对比度,克服\     

基于自适应引导滤波的子带分解多尺度Retinex红外图像增强

利用引导滤波的边缘保持特性及梯度保持特性,提出一种基于自适应引导滤波的子带分解多尺度Retinex红外图像增强算法.首先利用自适应引导滤波对光照分量进行精确估计,生成光谱不重叠的Retinex子带,然后对各个子带进行自适应增强,最后将各个增强后的子带加权融合.实验证明,该算法可有效消除光晕现象及凸显红外图像细节.     

基于视觉与标注相关信息的图像聚类算法

算法首先按视觉相关程度对标注字进行打分,标注字的分值体现了语义一致图像的视觉连贯程度.利用图像语义类别固有的语言描述性,从图像标注中抽取具有明显视觉连贯性的标注字作为图像的语义类别,减少了数据库设计者繁琐的手工编目工作.按标注字信息对图像进行语义分类,提高了图像聚类的语义一致性.对4500幅Corel标注图像的聚类结果证实了算法的有效性.     

一种新的基于图像增强的融合算法

针对一般融合算法在图像预处理上存在的不足,将图像融合引入图像预处理中,使待融合图像不仅得到增强,且不损失其他信息,为下一步图像融合奠定良好的基础,在此基础上对图像进行融合,其标准差、平均梯度、熵等图像评价指标都优于直接对图像进行融合,达到预期效果.     

数字图像拼接方法研究进展

数字图像拼接是指将具有重叠区的多幅数字图像或多帧视频通过配准和融合获得单幅宽视场图像或者动态全景图.数字图像拼接方法主要包括图像配准算法和图像融合算法.根据待拼接图像和拼接图像的特点,介绍图像拼接的4种基本类型,说明图像拼接的研究意义,概述近年来图像拼接方法的研究状况,最后分析图像拼接方法的研究动向.     

基于IMG红外图像的编码破解与格式转换

红外热像仪常见的图像格式为IMG,其编码规则有别于通常意义下的IMG图像,经研究发现:图像文件中保存每个像素点信息的数据(本文中称其为像素值)是随着该点的实际温度值单调递增的:利用神经网络得出像素点的实际温度与像素值间的函数关系,仿真误差低于0. 0001;据此构造温度值与灰度色彩的非线性关系,本文最后根据BMP图的编码规则,将红外热图转换成Windows下通用的图像格式,从而突破了热像仪器配套软件的禁锢,又可以得到图像最原始的温度信息,为进一步的红外图像处理打下了基础。     

一种基于鱼眼图像的全景展开算法

针对在全景图像拼接技术中有着广泛应用的鱼眼图像校正问题,这里选择分辨率为800×800大小的鱼眼图片进行实验,利用鱼眼镜头垂直拍摄生成全景图的方法,运用图像像素点矩阵的变换,像素点数量的不变性,拼接其子图像,进而取得了良好的效果,由此得出了一种简单而有效的全景图展开算法。实验证明,算法简单、计算量小、实时性高、获得了良好的校正效果,达到生成全景图像的目的。     

光机装校阶段红外与可见光图像配准技术研究

针对在光机装校阶段,分析光学件和金工件的设计、加工和装配的累积误差对图像配准精度的影响.首先,分析在光机装校时采取主观评价方法评价图像配准质量的原因;其次,具体分析物镜的焦距和畸变误差、光轴一致性误差和探测器安装面误差对图像配准精度的影响.通过分析误差产生的原因,提出在光机装校时的解决办法.     

基于图像特征的多元平滑算法

基于图像特征的分析,本文提出了一种能够最大限度地保持图像细节、且同时滤除图像随机颗粒噪声与结构性噪声的多元平滑算法。该算法优于图像系统通常采用的均值与中值滤波方法,能够使用于实时热成像系统图像处理场合     

多光学传感器的图像拼接系统的设计

当要求的场景尺寸超出一个光学传感器的范围时,同时取得一个完整的场景就成为难点。针对这一问题,提出一套小型的视场拼接系统。采用多个光学传感器同时对场景进行采集,得到几幅互相有一定重叠的图像。然后进行图像配准和图像融合,实现无缝大视场的拼接。     

一种水下图像增强算法的实现和仿真

〗由于水下环境的特殊性和复杂性,使得水下图像的质量差、图像对比度低。文中给出了一种基于空间域的图像增强方法,该算法利用均值算法估计水下图像背景,从原水下图像衰减背景图像,再对衰减背景之后的图像进行改进的图像锐化处理。通过对算法仿真结果的分析可知,处理后的图像整体对比度明显提升,同时使得目标的边缘更加清晰。     

地基毫米波辐射图像模拟生成方法的研究

分析了照相机和地基毫米波辐射计的成像机理，讨论了光学图像的分割和识别方法，论述了地物表面温度亮温、视温、天线温度和天空温度之间的关系，并在此基础上提出了一种用可见光图像模拟生成毫米波辐射图像的方法，该方法用于制作地图匹配制导中的基准地图，图像模拟的结果表明，该方法完全可行。