基于改进直方图均衡的红外图像对比度增强算法

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。     

基于直方图均衡及融合的红外图像增强技术

针对红外图像的特点,提出了一种基于直方图变换及图像融合的红外图像增强的新方法.该方法利用平稳小波分解进行噪声抑制,通过自适应直方图均衡提高图像对比度,并利用非线性滤波算法增加新的高频分量,最后进行图像融合以实现图像的增强.该算法克服了传统直方图均衡增强背景而削弱目标以及平台直方图均衡中难以选择平台值的缺点,并大幅度提高了图像的细节.实验结果表明,该算法对红外图像具有很好的增强效果,可以很好地抑制背景,提高目标的对比度,同时使目标的细节更加明显.     

红外图像增强技术在TMS320DM642上的应用

针对红外图像普遍存在目标与背景对比度差、边缘模糊、信噪比低和灰度层次差等缺陷,提出了一种改进的直方图均衡红外图像增强算法。首先通过自适应地选择合适的灰度阈值,在图像直方图中将像素所占比例小于阈值的冗余灰度级完全压缩,并对大于阈值的有效灰度级进行基于一种非常合理的对数函数的拉伸变换;然后对拉伸后的灰度级进行常规的直方图均衡处理;最后在整个灰度范围内对经过均衡处理的图像灰度级进行等间距排列。为了满足算法的实时性,设计了一种以TMS320DM642高性能DSP芯片为核心处理器的红外图像增强系统平台。实验结果表明,采用该算法增强后的图像质量明显优于采用直方图均衡算法增强后的图像质量,图像的目标与背景的对比度和图像的清晰度都得到了提高,边缘细节也得到了保留;同时,采用该算法处理一帧320×256×8bits的红外图像仅仅用时16．73ms,完全满足实时图像处理的要求。     

一种自适应红外舰船图像增强算法

复杂环境下海面舰船红外图像信噪比和对比度低、边缘模糊,目前仍没有一种处理效果好且实时性强的图像增强算法。提出一种基于平台直方图均衡化的自适应红外图像增强算法。首先,分析典型海面舰船红外图像及其直方图的特性;在此基础上,提出一种自适应确定目标/背景粗略阈值的方法;最后将灰度大于该阈值的直方图最大值作为平台值,通过平台直方图均衡化算法自适应地完成海面舰船红外图像的图像增强。实验结果表明,该算法不但有效地增强了图像的对比度、抑制了背景,而且具有较快的运算速度。     

基于小波和灰度形态学的红外图像增强方法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,提出了一种基于小波变换和灰度形态学的红外图像对比度增强的算法,对红外图像进行小波分解后,利用灰度形态学对低频系数进行对比度增强,同时计算局部阈值,并利用确定的阈值对小波系数进行去噪处理,最后重构得到去噪后的增强图像。实验结果表明,本文算法有效的提高了目标的对比度,同时突出了目标的细节信息,算法在性能优于传统的中值滤波与直方图均衡法相结合、维纳滤波与灰度变换法相结合的对比度增强算法。     

一种自适应红外图像增强新算法

针对红外图像经直方图均衡后因部分灰度级被合并而导致细节丢失的问题,提出了一种新的红外图像增强算法——双阈值区分增强算法.该算法首先在原始图像直方图中剔除截断阈值以下的冗余灰度级,接着根据重建直方图的包络确定分界阈值用以区分背景和目标,最后对背景进行直方图均衡处理,对目标进行局部对比度增强及线性灰度变换处理.算法定义了一个自适应参数来适当地抑制背景和噪声,并放大目标细节.相对于传统的直方图均衡算法,所提算法能在增强整体对比度的同时保留图像细节,并且计算量小、实时性好.     

一种新的红外图像自适应增强算法

针对红外热图像普遍存在的目标与背景对比度差、边缘模糊等特点,提出了一种新的红外图像自适应增强算法.通过自适应地选择平台阈值,对红外图像进行平台直方图均衡化,有效抑制了背景的过度增强,避免目标灰度级的过多合并,提升了目标的灰度空间,获得了很好的增强效果.实验结果表明,本算法优于直方图均衡化算法,可有效地突出红外目标.     

基于双平台直方图的红外图像增强算法

针对红外图像特别是红外弱小目标图像的特点,提出了一种基于双平台的直方图均衡算法。在对统计直方图设置两个不同的平台阈值的基础上,对修改后的直方图进行均衡化处理,然后对得到的图像进行灰度间距上的均衡化处理。算法中的上限平台阈值对背景和噪声进行了适当抑制,下限平台阈值对小目标和细节进行了适当放大,从而克服了一般直方图均衡化在对红外图像增强时的缺点。相对单平台直方图的均衡算法,能够增强图像整体效果,同时较好地保持了图像细节。     

一种新的自适应红外图像增强算法

传统的直方图均衡和灰度变换增强算法,不能针对红外图像的目标进行有效地增强.鉴于此,在研究红外图像特点的基础上,提出了一种基于直方图的自适应红外图像增强算法.该算法通过对原始图像的直方图进行自适应双阈值映射和欠采样投影处理,实现了对图像灰度级的重新分配;在减少冗余灰度级的基础上,有效拓宽了目标部分占据的动态范围,既提高了目标与背景间对比度又突出了目标细节层次.     

基于正弦变换的红外图像均衡算法

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。     

一种红外弱小目标图像增强的新算法

针对红外弱小目标图像的特点,本文提出了一种新的增强算法。该算法首先通过设置平台阈值对背景的增强进行抑制,然后将直方图在灰度密度和灰度间距两个方向进行均衡处理。该算法简洁,实时性强,图像增强效果好。     

一种基于组合方法的红外图像增强方法

采用组合方法对图像进行增强,对原始图像进行双平台直方图均衡,对均衡后的图像灰度进行等间距处理,提高整体图像的对比度;采用中值滤波方法对原始图像进行滤波,再用Sobel边缘微分算子对滤波后的图像进行边缘提取。在双平台直方图均衡后的图像中,对边缘所对应的像素的灰度值进行处理,对非边缘所对应的像素保持原灰度值不变,然后将处理后的边缘像素与不处理的非边缘像素进行组合。     

一种自适应红外图像对比度增强算法

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。     

一种用于红外图像分割的改进型Otsu方法

概述了红外图像处理系统对图像预处理的要求,并针对传统图像分割算法中容易出现的目标错分问题,提出了一种基于灰度梯度映射函数的Otsu法。该方法克服了传统的基于灰度直方图的Otsu法不能利用图像局部信息和边界信息的缺点,通过将像素点的梯度信息与灰度信息相结合,较好地从背景中分离出了目标。仿真结果表明,该算法达到了预期的技术指标,很好地实现了红外图像预处理的功能。     

基于分段直方图的图像对比度增强算法

在研究了图像基于灰度直方图的对比度增强算法基础上,提出一种对灰度直方图分段进行处理的技术。传统的基于图像直方图的对比度增强技术像直方图均衡化(HE)和灰度线性变换(LGT),在提高图像对比度的同时,灰度级也因此减少,导致图像中目标的不清晰,为后续图像处理带来麻烦。文中提出的分段直方图技术可避免此类问题产生。用阈值分割的方法将图像灰度直方图分为目标段、过渡段、背景段分别进行处理、再融合。该技术可以做到处理后的图像的灰度级依旧会分布整个0~255灰度区间,从而完整地保留了图像中目标和背景的细节特征,避免了灰度级合并带来的图像不生动、视觉效果差的问题,具有可操作性和细节完整的优越性。     

基于二阶梯度的红外小目标检测方法

为了提高复杂背景下红外图像中弱小目标的检测概率同时降低虚警率,本文提出一种基于二阶梯度的红外弱小目标检测算法。首先基于小面模型采用二维离散正交多项式对原始图像局部灰度分布进行拟合,然后设计二阶方向导数滤波器对图像进行滤波并分解为不同的方向通道,再根据极值定理对不同的方向通道求取极值图像,随后对极值图像进行形态学滤波以增强目标能量并进一步抑制背景杂波,之后对极值图像进行归一化处理并统计其直方图,利用直方图灰度分布选取合适的分割阈值,进行阈值分割后得到二值图像并最终确定目标位置。实验结果表明,该方法在信噪比极低的复杂背景下可准确地对弱小目标进行检测。