一种宽动态范围下的红外图像局部细节增强算法

针对红外图像在宽动态范围下压缩到窄动态范围时带来的图像细节显示模糊、暗处细节丢失以及对比度偏低等问题,提出了一种基于引导滤波分层的红外图像细节自适应增强算法。对背景层利用优化的CLAHE算法来进行压缩,对细节层利用脉冲噪声的多尺度检测并结合韦伯定理的方法进行压缩;解决前述的弱细节模糊以及暗部细节丢失问题。综合主、客观实验结果表明,相对于映射类、分层增强类以及Retinex和集成学习类增强算法,本文所提算法在背景层对比度和光照强度优化、细节层噪声抑制和弱细节增强上取得优异效果;在信息熵、PSNR和SSIM三种客观评测指标下综合效果最佳;处理速度达到150 f/s。在保证实时性的同时,不仅提高了图像的整体对比度,还突出了图像的局部细节,适用于宽温度范围下复杂环境的应用。     

基于图像分割和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对原始红外图像模糊、对比度低的特点,提出了一种基于图像分割的平台直方图均衡算法.首先采取实时阈值提取方法选取阈值,将图像目标灰度与背景灰度分开;然后利用对数、指数结合的非线性变换抑制背景区域,扩展目标区域的动态范围;最后利用改进的双平台直方图均衡算法处理非线性变换后的灰度图像.实验结果表明:该方法有效地增强了原始红外图像,提高图像对比度的同时很好地保留了图像的细节和边缘信息,且避免了过亮现象,视觉效果得到改善.     

基于直方图的红外图像细节增强算法研究

红外热成像技术广泛应用于故障检测中,但由于红外探测器各单元响应的非均匀性,使得红外图像对比度低、细节和边缘模糊,不利于人工观测和机器识别,因此对红外图像细节增强算法的研究具有深刻的意义。分析了传统直方图增强算法中的缺陷,提出了一种抑制背景的局部直方图均衡算法,并使用遗传算法加快了阈值求取的速度。实验结果表明,该方法可以在抑制背景的同时增强红外图像的细节,同时速度较快,可用于实时红外图像的预处理。     

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。     

红外图像直方图双向均衡技术研究

提出了新颖的红外图像直方图双向均衡技术．该技术在进行直方图均衡化处理的同时，消除灰度冗余，并在整个显示范围内对图像灰度级进行等间距排列，从而获得灰度连续的红外图像，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．实验表明该技术能够使红外图像的细节和清晰度得到明显的增强。     

一种改进的红外图像自适应增强方法

对红外图像而言,如何在压缩动态范围的同时增强细节、抑制噪声以提升显示效果是一个重要的课题。文中提出一种改进的红外图像自适应增强方法,首先设计了一种参数自适应的引导滤波方法,并基于引导滤波将原始红外图像拆分成基本层和细节层;然后基于像素灰度分布设计了一种新型的自适应阈值的直方图映射方法,以对基本层压缩动态范围并增强其对比度;之后利用自适应引导滤波的线性系数对细节层进行增强并抑制噪声;最后对增强后的基本层和细节层进行自适应融合得到增强后的红外图像。实验结果表明,与对比度受限的自适应直方图均衡方法、基于引导滤波的高动态红外图像增强方法等几种效果相对较好的方法相比,文中所提出的方法处理后的图像细节更丰富,噪声抑制效果更强,视觉效果更好,且该方法适应性更强,无须调整参数即可应对多种观测场景。     

基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法

分析了图像直方图均衡增强算法中信息损失的内在机理,提出基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法。首先对图像作常规直方图均衡处理,然后分析比较处理后图像和原图的梯度变化,以此为依据对图像作局部灰度修正,从而减小直方图均衡处理过程中信息损失的程度,最后通过实验验证了算法的有效性。     

一种基于直方图的自适应红外图像增强算法

在分析常用的红外图像增强算法优缺点的基础上,针对红外图像的特点,提出了一种基于直方图的自适应红外图像增强算法。该算法设置了阈值和放大系数2个参数,根据阈值把图像直方图分为2部分,用放大系数和常数1分别代替直方图中两部分的灰度级像素数作为新的直方图,最后用新的直方图对图像进行直方图均衡化处理得到增强图像。通过在自主研发的热像仪中验证,表明该算法适应性强,增强效果好,算法简单,易于在FPGA硬件平台上实现。     

基于自适应非线性滤波的红外图像增强算法

为了提高红外焦平面阵列的成像质量,提出一种基于自适应非线性滤波器与直方图均衡相结合的红外图像增强算法,该算法利用自适应非线性滤波器抑制噪声,并通过直方图均衡对红外图像进行增强处理,提高了红外图像的对比度,有效地提高了红外图像的成像质量.实验结果表明,利用此算法增强后的红外图像视觉效果清晰,细节完整,达到设计要求.     

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。     

一种增强细节的红外图像处理算法

针对常规的红外图像变换算法容易造成图像细节模糊的问题,提出了采用频域滤波与自动增益控制(AGC)算法、直方图均衡结合的改进算法。通过对14 bit原始红外图像数据的整体部分与细节部分分别处理,并进行加权组合,实现了对红外图像细节的增强。最后通过数学仿真进行了验证和评价。     

一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对红外吊舱图像的特点,提出了一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法。首先分析图像的直方图,通过改进的Otsu法把图像分割为天空背景区和地面目标区,背景区以背景峰值与分割后背景区残留目标的局部峰值为依据,采用了一种自适应的方法来产生平台阈值,然后在背景区和目标区的灰度范围内进行直方图均衡化处理。该算法有效地抑制了背景区的过度增强,扩大了目标区的灰度范围,增强了细节部分。实验仿真结果验证了算法的有效性。     

基于场景复杂度计算的红外图像平台直方图均衡

直方图均衡类算法由于缺乏限制项,增强后的红外图像易出现灰度级合并和过增强,视觉效果不佳。为解决上述问题,提出基于场景复杂度限制型的平台直方图均衡算法。该算法首先提出对图像场景复杂度进行估计,并将Harris角点数量作为图像复杂度评价依据。然后建立类似sigmoid函数的图像复杂度评价函数,将场景复杂度标准化。最后综合考虑图像复杂度和防止原图均值漂移,依据平台直方图均衡原理获取全局变换函数,重建红外图像。实验结果表明：该方法可有效地依据不同场景实现红外图像增强,不出现过增强和噪声放大。客观评价指标表明,该方法在保持图像均值亮度和图像信息熵方面表现优异。     

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。     

基于高斯分布的自适应红外图像增强算法

针对红外图像信噪比和对比度低,结合红外图像直方图分布的特点,提出了一种基于高斯分布的自适应红外图像增强算法.该算法采用高斯分布函数平滑红外图像直方图中的主峰,以抑制红外图像背景和噪声的加强.算法中的高斯分布函数可根据原红外图像直方图的分布情况自适应产生,不需要人为设定,将所生成的高斯分布函数对原直方图进行转换后再进行直方图均衡处理,即可实现红外图像的增强.实验结果表明,该算法能有效地突显红外图像的目标,抑制其背景,具有较好的增强效果.     

基于加权直方图均衡的红外图像增强方法

针对红外图像特点和传统直方图均衡增强方法的不足,提出了一种改进的直方图均衡增强方法.先采用所提出的加权函数对红外图像各灰度级直方图进行调整,其中对背景区低灰度级的直方图进行缩小,对目标区高灰度级的直方图保持不变,然后进行均衡化处理.实验结果表明,本文提出的方法有效地压制了背景噪声,提高了目标对比度,综合性能优于传统直方图均衡和双平台直方图均衡方法.     

基于FPGA的红外图像细节增强算法设计与实现

双边滤波算法是一种有效的红外图像细节增强算法,具有保边去噪的效果。但由于算法运算量大,在红外视频图像处理中较难实现。本文提出了一种双边滤波+平台直方图均衡的红外图像增强算法的FPGA实现方法,选用Xilinx Virtex-5系列芯片,采用流水线和并行处理技术,能够在40 ms内完成一帧640×480的14位图像的处理,有效提升红外图像的清晰度和对比度,并满足视频图像处理算法的实时性要求。     

一种红外图像细节增强算法

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。