基于小波变换的红外图像滤波

为了提高红外图像的质量,对图像的滤波与增强是必需的,基于小波变换的滤波方法可以在一定程度上将噪声和图像细节分离,从而在基本不损失细节的情况下将噪声滤除.简要介绍了小波、小波变换、小波逆变换、离散二维小波变换和离散二维小波逆变换的基本概念.重点论述了小波变换的实现方法和小波滤波的实现方法.最后通过不同滤波方案的对比说明了基于小波变换的滤波方案的优越性.     

基于中值滤波和小波变换的红外图像去噪方法

针对红外图像对比度差、信噪比低、红外目标易被噪声干扰的缺点,提出一种自适应中值滤波和小波变换相结合的去噪方法.首先对图像进行小波变换,得到各频带子图像,对不同子图像采用不同的滤波模版进行自适应中值滤波,最后对图像进行小波重构,实现图像的去噪.将该方法与目前常用的去噪方法进行对比实验,结果表明,该算法简单有效,突出目标图像细节,可获得更好的图像视觉效果.     

基于小波变换的海洋热红外遥感图像平滑方法研究

基于目前国内红外扫描仪利用高低温黑体板进行辐射定标的工作机理,分析了海洋热红外图像灰度起伏的原因,结合扫描行数据的自身特征和小波滤波的特点及优势,利用小波变换对红外扫描仪获取的海洋热红外图像进行了平滑处理,取得了预期效果.     

基于直方图的热红外图像增强方法

为了改善热红外图像的增强效果,本文提出了一种基于改进的直方图裁剪方法的热红外图像增强算法.该算法核心是确定热红外原始图像与传统的直方图均衡化图像的直方图bins中像素点的数量差,再根据范围准则,将计算出的不同bins的差值划分为不同的区块.然后重新分配直方图,确定变换函数,得到增强后的热红外图像.该算法是一种改进的全局直方图均衡化方法,在对比度增强、直方图形状和细节信息之间可以做到较好的平衡.本文算法的峰值信噪比、结构相似度和均方误差的平均值分别为27.5、0.923和0.59,均优于其他算法,实验结果表明,该方法能有效增强热红外图像.     

热红外图像增强方法研究

文中提出了一种实现热红外图像增强的方法。选取了对比度调整、直方图均衡、自适应直方图均衡等增强方式进行相互比较,从而选取一种适合热红外图像增强的方法。为了达到最理想的热红外图像增强效果,必须首先利用B样条小波分离祛除噪声后,再利用自适应直方图均衡增强热红外图像。经过比较,这种方法体现出非常理想的效果。     

基于双正交小波域的SAR图像滤波方法

将E-lee、E-Kuan、GammaMap、wiener等经典滤波算法和双正交小波变换相结合,提出了基于双正交小波变换域的局部统计特性SAR图像滤波方法,同时提出了一个运算量少,且是归一化的对数变换,它将乘性的Speckle噪声转为加性噪声。在小波域内建立了局部统计特性SAR图像滤波算法,使用多分辨率的手段,因为在每个方向上的小波系数都具有相同的特征,可以很好地处理图像的一些特性,使得图像边缘被模糊的相对少些。实验结果表明,此方法比经典算法的效果要好。     

一种红外图像小目标滤波算法研究

提出一种红外图像滤波算法,该算法建立在小波变换算法基础上.对非平稳信号的去噪声,小波变换具有时域和频域上的局部性特性、多分辨率分析特性,非常适合用来分析和处理非平稳信号,在保证运算速度的同时也提高了滤波质量.经实验证明,该算法较好地融合了噪声消除和边界保持两大优点,大大改善了图像预处理的效果.     

一种图像脉冲噪声小波域广义滤波算法

提出了一种脉冲噪声滤波算法.首先对噪声图像进行二维小波分解,得到高频和低频子图像;其次对高频子图像序列采用改进自适应加权中值滤波进行处理,以排除水平、垂直、对角方向的噪声;然后对于低频子图像引入基于修正系数的维纳滤波进行处理,并进行小波系数重构;最后设计出一种小波域图像增强模型,通过设置调节系数,将图像分为不同区域分别进行相应比例的对比度拉伸处理,结合实验定量讨论了噪声强度与模型系数的函数关系.实验表明,该滤波算法不仅优于几类单一滤波算法,相对于某些组合滤波算法而言,也具有一定的优势.     

基于形态小波变换的红外图像目标检测方法

文中提出了一种基于形态小波变换的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法。算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强的抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR) 为2 的目标,适用于舰载红外警戒系统。     

一种小波变换的小波系数均衡图像增强算法

介绍了几种经典的图像增强算法,依据经典直方图均衡化算法思想,提出了在小波变换下的小波系数均衡化图像增强算法,并给出了计算步骤。与经典直方图均衡化算法、同态滤波实验结果相比较,表明提出的算法可有效增强图像、抑制噪声。     

一种红外图像对比度增强新方法

针对红外图像分辨率低、对比度低和目标弱小等缺点,提出了一种红外图像对比度增强新方法。该方法利用频率域的同态滤波,对红外图像的细节进行对比度增强处理。同时为进一步增强图像对比度,提高分辨率,利用限制对比度自适应直方图均衡方法调整图像的有效灰度动态范围。通过大量实验验证表明,该方法显著提高红外图像的对比度和可辨识率,改善了图像质量。     

一种基于小波变换的图像增强方法

针对部分灰度图像分辨率和对比度低、噪声大、视觉特性差等特点,提出了一种基于小波变换和直方图均衡的新的图像增强方法。该方法将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,同时再辅以中值滤波去噪和同态滤波增强,从而在很大程度上克服了单一的直方图均衡化进行图像增强时会丢失图像细节信息、增强图像噪声等的不足。实验结果验证文中方法对图像的分辨率和对比度增强有很好的效果。     

基于小波变换和直方图均衡的红外图像增强

基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性,以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性,将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,提出一种更好的实现红外图像增强的算法。并将该算法在Matlab上进行了仿真验证。     

基于空间分布的红外图像直方图均衡算法

随着非制冷焦平面阵列(UFPA)红外探测器的日益成熟，红外热成像技术越来越广泛应用于公安、消防、军事、医学、监控等领域。红外图像直方图分布集中，对比度低并通常伴有大量散粒噪声，需要处理以改进视觉效果。文中提出一种基于空间分布的图像直方图均衡算法，在图像增强同时又适当抑制噪声提升，实验表明该算法优于HE、PE、HP等算法，并具有较快的计算速度。     

基于CLAHE的红外图像增强算法

针对原始红外图像信息在压缩转换中数据信息丢失或弱化的问题,提出一种基于CLAHE(对比度受限自适应直方图均衡)的红外图像增强算法。该算法首先对14位原始红外图像的像素灰度级进行调整,然后通过CLAHE算法获得基图像,再通过原始图像与双边滤波后图像的差值获得细节图像,进一步通过高斯滤波算法滤除细节图像的噪声,最后合成得到输出图像。仿真结果显示:通过该算法,原始图像的对比度及边缘细节信息得到很大程度的增强。本文算法的图像增强效果优于PE算法和CLAHE算法。     

一种新的自适应小波阈值SAR图像滤波算法

为有效降低乘性斑点噪声对合成孔径雷达（SAR）图像的影响,提出了一种新的基于小波系数广义高斯分布（GGD）模型的自适应阈值估计去噪算法。首先分析了经对数变换的SAR图像小波系数的统计分布特性,然后提出了子带自适应阈值估计方法,通过对数变换,将该算法应用于含斑点噪声的SAR图像去噪。仿真图像和真实SAR图像的实验结果表明,该算法同目前流行的其他阈值算法相比,运算复杂度低,算法高效,并且在保留原始图像重要细节特征和图像后向散射特性的同时,显著地减少相干斑噪声。     

低信噪比运动红外点目标的检测

为解决高空背景条件下红外低噪比运动点目标的检测问题,本文提出了一种基于膨胀累加的检测方法。运用形态膨胀运算能够使同一目标处于不同帧上的能量仍然能够实现有效的累加,从而达到目标增强的目的。同时本文还采用小波变换预处理的方法,对图像中相关的１／ｆ噪声进行白化。本文对这一方法进行了大量的仿真实验和详细的理论分析。实验证明该算法能够快速稳定地检测出信噪比为２的运动点目标。     

一种基于同态滤波的红外图像增强新方法

针对红外图像分辨率低,对比度低,噪声大等不足,提出了一种基于同态滤波的红外图像增强新方法.这种方法首先用自适应中值滤波对红外图像进行去噪,保证噪声不被增强;然后利用同态滤波的原理,对图像细节进行增强.为了克服同态滤波结果所存在缺陷,最后联合使用限制对比度自适应直方图均衡进一步调整图像的动态范围.实验结果验证本文方法对红外图像的分辨率和对比度增强有很好的效果.     

基于小波分频与直方图均衡的图像增强算法

传统直方图均衡化算法在增强图像的同时也丢失了图像细节、增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降。结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和直方图均衡的高亮度图像增强算法。首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量做直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构。实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果。