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针对红外图像对比度增强的问题,提出了一种新方法。首先对直方图去冗余与灰度线性拉伸,然后利用最小误差阈值法将图像分割成两部分,结合平台直方图与双直方图均衡化,在每部分单独使用平台直方图均衡化。为了提升算法的自适应性,对分割后各部分进行直方图对数变换代替平台阈值的选取。实验表明,该算法效果较好,且完全自适应,适用于多种红外图像。 相似文献
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针对红外图像对比度低的特点提出一种红外图像细节增强算法,并对其进行了仿真。该算法首先利用腐蚀和膨胀以及均值滤波来消除散粒噪声,然后通过均值滤波得到低频图像,从而提取出细节图像,并且计算每个像素的权重,对细节图像进行有权重的直方图统计,通过幂级数变化降低背景的影响。仿真结果表明,此方法在不同情景下都能够取得较好的效果,并且由于该算法复杂度低,在硬件实现时需要的资源也较少,可以进行商用。 相似文献
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针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出了一种基于改进直方图均衡的对比度增强算法。首先采用线性对比度增强将原始16位红外图像映射到8位图像A;然后采用改进的平台直方图均衡将原始16位红外图像映射到8位图像B;再根据输入图像的灰度级范围动态确定映射图像A和B的权值;最后以确定的权值将映射图像A和B合并,得到最终对比度增强的图像。该方法克服了传统平台直方图均衡算法噪声过大及亮度突变的缺点,动态结合了传统的灰度变换增强算法,能根据全图目标与背景灰度的分布情况自适应调整对比度。实验表明,该算法在增强目标对比度的同时有效保留了图像的整体信息,改善了视觉效果。 相似文献
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针对红外图像的特点,提出一种基于正弦变换的红外图像均衡算法。通过设定合适的阈值,将图像灰度直方图中像素分布为零的灰度级进行完全压缩;将小于阈值的灰度级映射到最近的大于阈值的灰度级,然后将有效灰度级做基于正弦函数的拉伸变换后进行直方图均衡;最后将均衡后的图像灰度级等间距排列。该算法在压缩灰度冗余的同时进行基于正弦变换的直方图均衡,保留了图像细节部分,避免了常规直方图均衡所带来的图像细节丢失和灰度断层现象,提高了图像的细节和清晰度。实验结果表明该方法解决了热像仪信号处理中输入信号大动态范围和显示输出的小动态范围的矛盾,且算法简单、运算量小,适合在实时图像处理系统中采用。 相似文献
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针对带有高斯噪声和椒盐噪声两种混合噪声的红外图像,提出了一种自适应加权混合去噪算法。该算法首先通过邻域像素的灰度差值来判断像素噪声的类别,然后对高斯噪声采用自适应加权均值滤波法滤除,对椒盐噪声采用自适应加权中值滤波算法滤除。实验表明,该方法优于传统均值滤波算法和中值滤波算法,能同时消除混合噪声,并具有较好的保护图像细节的能力。 相似文献