基于FPGA的IRFPA图像细节增强与动态压缩处理技术

红外焦平面探测器输出的模拟信号通常采用14 bit AD进行数字化,并进行后续处理,而常用的显示设备只能显示8 bit图像,于是最终显示需要对图像进行压缩,压缩过程直接影响显示效果。与之相关的图像细节增强和动态范围压缩技术亦是当前行业内重点研究的技术。基于已提出的一种细节增强和动态压缩算法,在以Xilinx公司的XC5VLX50T FPGA为核心处理器件的图像处理板上对算法进行了工程实现,算法完全在FPGA片内利用Verilog-HDL编写实现,不占用片外资源,片内占用资源适中,处理延时小于200μs。实际观测试验验证了算法以及实现手段的有效性。     

数字细节增强技术在脉冲热成像无损检测中的应用

针对脉冲热成像法红外检测图像对比度低、缺陷目标边缘模糊、受不均匀照明影响大的问题,提出一种基于目标轮廓的结合数字细节增强技术与多阈值最大熵的缺陷大小定量估算方法。首先,脉冲红外检测图像经自动对比度增强算法优化的数字细节增强方法处理后,缺陷与背景间对比度显著提升,从而不均匀照明对缺陷识别效果的影响明显减弱;其次,再通过遗传算法优化的最大熵多阈值分割方法提取缺陷目标,对其进行八邻域法轮廓跟踪,以提取各缺陷区域的轮廓像素点并排序;最后,对具有一定方向的缺陷轮廓分别采用欧氏距离法和格林公式对缺陷的周长和面积进行定量估算。实验结果表明:该方法对缺陷大小进行定量估算的可行性,且数字细节增强技术可在一定程度上提高脉冲热成像检测系统的缺陷探测水平。     

红外图像细节增强技术研究进展

红外图像细节增强技术是图像处理领域中一个重要的学术分支和现实需求,可以增强对微弱目标观测的能力,提高人眼对图像内容和关键细节信息的有效获取,同时,也为后续进一步地目标识别和机器视觉应用提供良好的图像预处理功能.在分析当前针对红外图像细节增强领域的主流处理算法的基础上,结合在该领域中的多年研究心得和经验,指出了每种技术在...     

一种基于双边滤波的红外图像细节增强方法

为了解决高动态红外图像在常规显示设备上显示时对比度低、细节模糊等问题,提出了一种基于双边滤波的红外图像非线性细节增强及动态范围压缩方法。首先利用基于扫描行的均值及标准差的统计方法对图像中的条纹噪声进行检测及插值补偿。然后对高动态红外图像进行双边滤波,得到基频分量及细节分量。针对基频分量动态范围大的特点,压缩其动态范围,对细节分量则进行非线性增强。最后将压缩后的基频分量和非线性增强后的细节分量合成,并将灰度范围调整到8位,得到适合显示的低动态范围图像。实验结果表明,提出的方法能在压缩图像动态范围的同时有效实现图像细节信息的增强。     

海面红外图像的动态范围压缩及细节增强

动态范围压缩和细节增强是红外图像处理的两个重要课题。为了将高动态海面背景红外图像清晰显示,提出一种高动态范围压缩及细节增强算法。首先,通过基于梯度边缘信息的多方向拉普拉斯增强方法,将梯度图像平滑处理,并与多方向拉普拉斯滤波相乘,实现高动态范围图像的细节增强;然后统计增强后图像的动态广义直方图信息;最后采用灰度级分组的方法构造映射函数,将高动态范围压缩到8 bits,输出可清晰显示的红外图像。对大量海面背景红外图像进行实验分析,结果表明,该算法提高了图像的对比度,有效增强了舰船目标细节,同时抑制了海面背景噪声的放大和光晕现象的产生,最终获得较好的输出图像。     

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.     

基于超像素分割的红外图像细节增强算法

高动态范围的红外图像压缩和细节增强有利于提高人眼获取图像中关键细节信息的能力。因此,它是红外成像的重要研究课题之一。针对传统的全局色阶重建不能最优呈现红外图像细节层和基础层的问题,设计了对红外图像局部进行色阶重建的方案,并提出了一种基于超像素分割的红外图像动态范围压缩和细节增强方法。该方法首先采用超像素分割算法将原始红外图像分割成多个自相似子区域,然后对各个子区域进行压缩和细节增强。实验结果表明,该方法可以更有效地压缩和增强红外图像,在高动态范围压缩图像的同时能很好地保留原始图像的细节信息。     

英国QinetiQ公司的高性能热成像技术

英国的QinetiQ公司在发展热成像探测器和摄像机方面已经有很长的历史了。英国的通用组件SPRITE探测器(一种8元光导器件)、低成本热释电光导摄像管以及高性能STAIRS C摄像机(一种扫描型一维光伏元件列阵),都是以QinetiQ公司的技术为基础的。其中,SPRITE     

红外图像动态范围压缩和对比度增强研究

传统的双边滤波器无法有效划分细节层和基础层,导致图像细节部分丢失,且局部增强过度,为了提升人眼对关键信息的获取能力,提出了红外图像动态范围压缩和对比度增强方法。组建区域约束双边滤波器,将区域约束双边滤波核分为两个不同的领域,为了突出人眼更加关心的小尺度细节的特点,空间域使用受空间域约束的分段函数作为滤波核。在此基础上利用区域双边滤波器将初始的红外图像分解为基础层以及细节层,压缩基础层,增强细节层,将经过压缩的基础层以及经过增强的细节层进行合成,在此过程中通过可见性函数来体现噪声的可视性特点,实现对图像细节层噪声的有效抑制,从而获取最终的结果图像。仿真实验结果表明,所提方法能够更好地划分图像信息,并且鲁棒性能较强。     

基于亮度通道细节增强的低照度图像处理

为了解决在低照度条件下,可见光成像设备采集的图像亮度低、细节不清晰等问题,提出一种基于亮度通道细节增强的低照度图像处理算法.首先,将图像从RGB转换到Lab颜色模型,将Lab模型中的亮度通道通过指数派生函数校正构造为光照分量,再经过Retinex增强得到初步增强图像.然后,采用结构张量和多尺度引导滤波分别对初步增强图像...     

实时地形渲染的细节增强算法研究

浏览多分辨率细节层次地形,当视点距离地面非常近,达到最高分辨率时,地形无法继续细化,影响浏览的连续性和视觉效果。针对这一问题,文中在应用Chunked LOD算法构建地形的基础上,以规则格网为处理单元,结合并改进了Kobbelt细分算法和分形技术,提出了实时细节增强的改进方案。该方案可以实时地添加富有真实感的高分辨率网格,避免了因过多细节增强引起的计算负荷。根据这一改进所做的实验结果表明,该方法在保持帧速连续的基础上,能实时有效地增加细节,满足逼真视效的需求。     

LLTV:局部线性全变差滤波方法

 本文提出了一种新颖的滤波方法—局部线性全变差滤波方法(LLTV),可以对数字图像进行有效的滤波处理.该方法采用图像的局部线性近似模型,并结合了全变差规则项,在滤除噪声的同时,能够很好的保持图像的边缘信息,而且其简单的、线性时间算法,可以对各种数据进行快速处理.实验结果表明,在计算机视觉的各种应用中,如去噪、平滑、细节增强和高动态范围(HDR)压缩等方面,该方法都表现出高效的性能.     

一种基于Retinex理论的图像增强算法

提出了一种基于Retinex理论的图像增强算法。Retinex理论的实质就是从图像S中抛开照射光L的影响来获得物体的反射性质R,即获得物体本来的面貌。在对Retinex理论进行研究的基础上,论述了该算法的原理和实现方法,并通过实验与几种传统的图像增强方法以及单尺度、多尺度和带彩色恢复的多尺度Retinex进行了比较,表明该算法对于图像阴影细节的增强和色彩的保真较一般的图像增强算法能够达到更好的效果。     

一种新的基于多尺度retinex的高动态范围图像增强方法

针对多尺度retinex的过增强和噪声放大问题,本文提出了一种新的基于多尺度retinex的综合性的高动态范围图像增强方法。首先分别对直方图均衡化后的图像及其反色图像进行多尺度retinex处理,然后再分别对这两幅图像进行改进的伽马矫正,最后对这两幅图像进行平均计算。实验结果表明,该算法对于灰度图像和彩色图像均能有很好的效果。     

一种图像自适应平滑与增强算法

图像的平滑与增强是数字图像处理过程中的重要步聚,图像平滑可以消减噪声,但会丢失细节,增强可以突出边缘但同时会放大噪声。为了解决图像平滑与增强之间的矛盾关系,提出一种图像的自适应平滑与增强方法,在进行滤波时,动态确定所处理像素点的滤波权值,在平滑了图像区域内部的同时,又对图像中的区域边缘进行锐化增强,有效解决了图像平滑与增强的矛盾。     

Enhancement of JPEG-Compressed Images by Re-application of JPEG

A novel method is proposed for post-processing of JPEG-encoded images, in order to reduce coding artifacts and enhance visual quality. Our method simply re-applies JPEG to the shifted versions of the already-compressed image, and forms an average. This approach, despite its simplicity, offers better performance than other known methods, including those based on nonlinear filtering, POCS, and redundant wavelets.